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Enregistrement W4360994788 · doi:10.1161/circulationaha.123.063546

Response by Dhingra et al to Letter Regarding Article, “Proteasomal Degradation of TRAF2 Mediates Mitochondrial Dysfunction in Doxorubicin-Cardiomyopathy”

2023· letter· en· W4360994788 sur OpenAlexaff
Rimpy Dhingra, Ali Javaheri, Abhinav Diwan, Lorrie A. Kirshenbaum

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2023
Typeletter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMitochondrial Function and Pathology
Établissements canadiensUniversity of ManitobaSt. Boniface Hospital
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésMedicineCardiomyopathyLibrary scienceGerontologyFamily medicineInternal medicineHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anthracyclines such as Doxorubicin (Dox) are widely used for treating human cancers, yet a well-established but poorly understood phenomenon is their propensity for inducing heart failure.TRAF2, which serves as platform for NF-κB activation, was degraded in cardiac myocytes of cancer patients, mouse and human iPSCs derived cardiac myocytes following Dox treatment, resulting in widespread cell death and cardiac dysfunction.Conversely, gain of function of TRAF2 suppressed the cardiotoxic effects of Dox in vitro and in vivo 1 .Nevertheless, the net effect of TRAF2 on the anti-neoplastic properties of Dox was not investigated in this study and warrants future investigation in tumor bearing mouse models.Certainly, optimal therapies for Dox cardiotoxicity would either not effect or even enhance Dox anti-neoplastic efficacy.While some studies on TRAF2 suggest its oncogenic potential, in other contexts TRAF2 can act as a tumor suppressor 2 .Hence, the effect of TRAF2 may be tumor specific.With respect to in vitro and in vivo dosing of Dox, there are several challenges in recapitulating the exact dose and duration of Dox treatment that cancer patients experience in vivo (which varies with tumor type).In cell culture, it becomes even more challenging

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0370,033
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,005

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,236 · 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
GenreCommentaire

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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