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Enregistrement W4213341924 · doi:10.3390/app12052268

The Clinical Role of SRSF1 Expression in Cancer: A Review of the Current Literature

2022· review· en· W4213341924 sur OpenAlexaboutno aff
Arturo Lo Giudice, Maria Giovanna Asmundo, Giuseppe Broggi, Sebastiano Cimino, Giuseppe Morgia, Ettore Di Trapani, Stefano Luzzago, Gennaro Musi, Matteo Ferro, Ottavio De Cobelli, Giorgio Ivan Russo

Notice bibliographique

RevueApplied Sciences · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA modifications and cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRNA splicingAlternative splicingBiologyCancer researchCarcinogenesisSplicing factorCancerBioinformaticsMedicineComputational biologyGeneticsGeneRNAMessenger RNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: SFRS1 is a member of the splicing factor protein family. Through a specific sequence of alteration, SRSF1 can move from the cytoplasm to the nucleus where it can work autonomously as a splicing activator, or as a silencer when interacting with other regulators. Alternative splicing (AS) is a fundamental biological process that ensures protein diversity. In fact, different proteins, produced by alternative splicing, can gain different and even antagonistic biological functions. Methods: Our review is based on English articles published in the MEDLINE/PubMed medical library between 2000 and 2021. We retrieved articles that were specifically related to SRSF1 and cancers, and we excluded other reviews and meta-analyses. We included in vitro studies, animal studies and clinical studies, evaluated using the Medical Education Research Study Quality Instrument (MERSQI) and the Newcastle–Ottawa Scale-Education (NOSE). Result: SRSF1 is related to various genes and plays a role in cell cycle, ubiquitin-mediated proteolysis, nucleotide excision repair, p53 pathway, apoptosis, DNA replication and RNA degradation. In most cases, SRSF1 carries out its cancer-related function via abnormal alternative splicing (AS). However, according to the most recent literature, SRSF1 may also be involved in mRNA translation and cancer chemoresistance or radio-sensitivity. Conclusion: Our results showed that SRSF1 plays a key clinical role in tumorigenesis and tumor progression in several types of cancer (such as Prostate, Lung, Breast, Colon, Glioblastoma), through various mechanisms of action and different cellular pathways. This review could be a starting point for several studies regarding the biology of and therapies for cancer.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0080,010
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,358 · 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
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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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