MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4300748888 · doi:10.1002/9783527678679.dg00467

Anaphase‐promoting complex

2015· other· en· W4300748888 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueThe Dictionary of Genomics, Transcriptomics and Proteomics · 2015
Typeother
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueSleep and Wakefulness Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCancerCare Manitoba FoundationManitoba Medical Service FoundationManitoba Health Research CouncilHealth Sciences Centre Foundation
Mots-clésAnaphaseComputer scienceBusinessChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Classical chemotherapy, that spocifically targets rapidly proliferating cells, has been in existence for over eighty yeors and has proven to be fully successful in only a limited number of cancers.Thus, this review focuses on a novel, emerging approach for cancer therapy that uses alternative, a nd more unique features of cancer cells.This new approach faci litates the seloctive targeting of cancer, while sparing normal, non-transformed cells.Examples of molocules that kill cancer cells seloctively are: apoptin, E40rf4, viral protein R {VpR), and Brevinin-2R.Be low we focus on apoptin, a product of the third open reading frame (VP3) of the chicken anemia virus.Besides discussing apoptin's mechanism of action, we also provide concise insight into the biology of a chicken anemia virus infoction.Since apoptin's cancer-seloctive toxicity depends on its nuclear localization, we broadly discuss moc hanism!s) involved in its nuclear retention (both nuclear import and export).We also discuss recent findings on apoptin's molecular mochanism of action, with a focus on the role of Nur77 in apoptin's nucleo<ytapiasmic signaling.Finally, we compare the current findings on opoptin to the mechanism of cancer seloctive toxicity of E40rf4.In the 'summory' -soction, besides highlighting important issues related to cancerseloctive therapy, we also discuss concurrent approaches towards therapy personalization, particularly those related to the in vivo-, and realtime cancer.theropyefficacy monitoring, using "Iab..on-the<hipu and other emerging tochnologies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,036

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,212 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Dictionary of Genomics, Transcriptomics and Proteomics→Même sujetSleep and Wakefulness Research→Travaux en français237 207→