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Enregistrement W4317504568 · doi:10.3390/molecules28030987

Long Non-Coding RNAs as Novel Targets for Phytochemicals to Cease Cancer Metastasis

2023· review· en· W4317504568 sur OpenAlexaff
Sadegh Rajabi, Huda Fatima Rajani, Niloufar Mohammadkhani, Andrés Alexis Ramírez‐Coronel, Mahsa Maleki, Marc Maresca, Homa Hajimehdipoor

Notice bibliographique

RevueMolecules · 2023
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related molecular mechanisms research
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetastasisPhytochemicalBiologyCancerLong non-coding RNACancer metastasisCancer researchComputational biologymicroRNARNABioinformaticsGeneGeneticsBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metastasis is a multi-step phenomenon during cancer development leading to the propagation of cancer cells to distant organ(s). According to estimations, metastasis results in over 90% of cancer-associated death around the globe. Long non-coding RNAs (LncRNAs) are a group of regulatory RNA molecules more than 200 base pairs in length. The main regulatory activity of these molecules is the modulation of gene expression. They have been reported to affect different stages of cancer development including proliferation, apoptosis, migration, invasion, and metastasis. An increasing number of medical data reports indicate the probable function of LncRNAs in the metastatic spread of different cancers. Phytochemical compounds, as the bioactive agents of plants, show several health benefits with a variety of biological activities. Several phytochemicals have been demonstrated to target LncRNAs to defeat cancer. This review article briefly describes the metastasis steps, summarizes data on some well-established LncRNAs with a role in metastasis, and identifies the phytochemicals with an ability to suppress cancer metastasis by targeting LncRNAs.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,625
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,342 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations15
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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