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Enregistrement W4211194455 · doi:10.1002/9781405165518.a0024149.pub2

Regulation and Function of the <i> <scp>MYC</scp> </i> Oncogene

2019· other· en· W4211194455 sur OpenAlexaff
Manpreet Kalkat, Diana Resetca, Linda Z. Penn

Notice bibliographique

RevueEncyclopedia of Life Sciences · 2019
Typeother
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueUbiquitin and proteasome pathways
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologySUMO proteinOncogeneTranscription factorN-MycEpigeneticsEnhancerGeneCancer researchCancerCell biologyGeneticsUbiquitinCell cycleCell cultureNeuroblastoma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract One of the most acclaimed features of the MYC oncogene family ( MYC, MYCL1 and MYCN ) is their prolific deregulation in cancer, which is often associated with poor prognosis and refractory disease. Multiple mechanisms can deregulate their expression in cancer, including chromosomal translocation, enhanced messenger ribonucleic acid (mRNA) and protein stability, gene amplification or enhancer hijacking. This MYC family of nuclear transcription factors regulates the expression of a multitude of target genes to control many critically important fundamental biological processes, including cellular proliferation, metabolism, apoptosis and embryonic development. MYC proteins are highly regulated, and many factors have been reported to control stability and activity via post‐translational modifications (PTMs). Decades of research into this potent oncogene family have revealed that while directly inhibiting MYC proteins in cancer remains challenging, there are multiple strategies to indirectly inhibit MYC in cancer. Developing such inhibitors to target MYC would have profound impact on patient care and outcome. Key Concepts The MYC family of oncogenes, composed of MYC, MYCN and MYCL1 , encode nuclear basic helix‐loop‐helix transcription factors. MYC family proteins contain highly conserved regions termed MYC boxes. MYC regulates many transcriptional targets and can have wide‐reaching effects on the epigenome and total cellular RNA content. MYC is essential for cellular proliferation and is a potent oncogene when it is deregulated in cancer. Deregulated, often elevated, MYC levels have been shown to drive tumourigenesis in many in vivo models. MYC activity and stability is regulated by post‐translational modifications, including phosphorylation, ubiquitylation, SUMOylation and acetylation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,216 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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