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Enregistrement W3203010938 · doi:10.30683/1929-2279.2020.09.08

The Influence of Tumor Microenvironment on Tumor Progression; and Anticancer Therapies

2020· article· en· W3203010938 sur OpenAlexvenueno aff
Dwight L. McKee, Mamoona S. Lodhi, Najia Mansoor

Notice bibliographique

RevueJournal of cancer research updates · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Hypoxia, and Metabolism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTumor microenvironmentExtracellular matrixStromal cellTumor progressionCancer researchMetastasisExtracellularImmune systemCarcinogenesisAnoikisChemistryBiologyCancerImmunologyCell biologyTumor cells

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

All tumors are surrounded by complex environmental components including blood and lymph vessels; cellular components like fibroblasts, endothelial cells, immune cells; and non-cellular stromal cytokines, extracellular vesicles, and extracellular matrix. All of these along with the tumor cells constitute the tumor microenvironment (TME). Also the physical and chemical factors within this tumor microenvironment including extracellular pH, hypoxia, elevated interstitial fluid pressure, and fibrosis closely associate with the tumor progression at local site, its metastasis to remote areas of the body, immunosuppression, and drug resistance exhibited by the tumor. These cellular and extracellular components of TME primarily contribute to the process of carcinogenesis. This review focuses on multiple factors that alter the microenvironment to make it favorable for tumor growth at primary site and its metastasis to secondary sites. Also some of the natural products that may help to treat the tumor conditions via alteration of this microenvironment are mentioned which may provide new venues for development of newer drugs halting the progression of the tumors.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,503
Score d'incertitude au seuil0,235

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,328 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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