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Enregistrement W4286716452 · doi:10.3389/fonc.2022.927640

The Emerging Role of RNA N6-Methyladenosine Modification in Pancreatic Cancer

2022· review· en· W4286716452 sur OpenAlexaff
Xiaoge Hu, Xiangxiang Lei, Jinhui Guo, Wenbin Fu, Wen Sun, Qiliang Lu, Wei Su, Qiuran Xu, Kangsheng Tu

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Oncology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA modifications and cancer
Établissements canadiensPancreas Centre (Canada)
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Zhejiang ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPancreatic cancerN6-MethyladenosineCancer researchRNAmicroRNABiologyCancerComputational biologyMedicineChemistryInternal medicineBioinformaticsOncologyBiochemistryMethyltransferaseGeneMethylation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pancreatic cancer (PC) is one of the most common malignant cancers, ranking the seventh highest causes of cancer-related deaths globally. Recently, RNA N6-methyladenosine (m6A) is emerging as one of the most abundant RNA modifications in eukaryote cells, involved in multiple RNA processes including RNA translocation, alternative splicing, maturation, stability, and degradation. As reported, m6A was dynamically and reversibly regulated by its "writers", "erasers", and "readers", Increasing evidence has revealed the vital role of m6A modification in the development of multiple types of cancers including PC. Currently, aberrant m6A modification level has been found in both PC tissues and cell lines. Moreover, abnormal expressions of m6A regulators and m6A-modified genes have been reported to contribute to the malignant development of PC. Here in this review, we will focus on the function and molecular mechanism of m6A-modulated RNAs including coding RNAs as well as non-coding RNAs. Then the m6A regulators will be summarized to reveal their potential applications in the clinical diagnosis, prognosis, and therapeutics of PC.

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 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 enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,662

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,324 · 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'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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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