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Enregistrement W3200144780 · doi:10.3390/cells10092387

Drosophila Accessory Gland: A Complementary In Vivo Model to Bring New Insight to Prostate Cancer

2021· review· en· W3200144780 sur OpenAlexaff
Amandine Rambur, Marine Vialat, Claude Beaudoin, Corinne Lours-Calet, Jean‐Marc A. Lobaccaro, Silvère Baron, Laurent Morel, Cyrille de Joussineau

Notice bibliographique

RevueCells · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHippo pathway signaling and YAP/TAZ
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesLigue Contre le Cancer
Mots-clésProstate cancerCarcinogenesisDiseaseProstateMetastasisCancerBiologyIn vivoNeuroscienceDrosophila melanogasterProstate glandDrosophila (subgenus)BioinformaticsCancer researchComputational biologyMedicinePathologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prostate cancer is the most common cancer in aging men. Despite recent progress, there are still few effective treatments to cure its aggressive and metastatic stages. A better understanding of the molecular mechanisms driving disease initiation and progression appears essential to support the development of more efficient therapies and improve patient care. To do so, multiple research models, such as cell culture and mouse models, have been developed over the years and have improved our comprehension of the biology of the disease. Recently, a new model has been added with the use of the Drosophila accessory gland. With a high level of conservation of major signaling pathways implicated in human disease, this functional equivalent of the prostate represents a powerful, inexpensive, and rapid in vivo model to study epithelial carcinogenesis. The purpose of this review is to quickly overview the existing prostate cancer models, including their strengths and limitations. In particular, we discuss how the Drosophila accessory gland can be integrated as a convenient complementary model by bringing new understanding in the mechanisms driving prostate epithelial tumorigenesis, from initiation to metastatic formation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,944
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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