Notice bibliographique
Résumé
Metabolic reprogramming is recognized as an essential hallmark in carcinogenesis. By investigating the cancer-specific alterations in metabolism, several common cancer phenotypes, such as accumulated somatic mutations due to gene instability, irregulated nutrient consumption, uncontrolled growth and proliferation, and aberrational mitochondrial activities, becomes the interest of study. In this article, the overall profile of cancer metabolic activities including glucose and glutamine metabolism, macromolecules synthesis, aerobic glycolysis, pentose phosphate pathways, and mitochondrial activity, as well as two important signaling pathways (PI3K/AKT/mTOR and p53) regarding cancer metabolism are discussed. During cancer progression, the proto-oncogenes are amplified, and the tumor suppressor genes are repressed due to gene instability when cancer over-proliferated. The epigenetic changes affecting cellular signaling pathways and then triggering alterations in biosynthesis and bioenergetics to support cancer growth and proliferation with sufficient building blocks and energy. The article aims to give an overview of those cancer-associated metabolisms and show a profile of cancer-related metabolites and mutated enzymes. It also highlights the interconnections between metabolic activities, the interactions between signaling pathways and cancerous metabolism, and oncometabolites and aberrational enzymes that could potentially promote carcinogenesis; hence, become therapeutic targets for treatments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».