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Enregistrement W4386054364 · doi:10.14740/cmmr18e

Recent Advances in Characterization of Pre-Leukemic/Leukemic Stem Cells in Acute Myeloid Leukemia

2023· article· en· W4386054364 sur OpenAlexaff
Liqing Jin, Licun Wu

Notice bibliographique

RevueCellular and Molecular Medicine Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMyeloid leukemiaStem cellLeukemiaHaematopoiesisCancer researchEpigeneticsBiologyImmunologyMedicineGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acute myeloid leukemia (AML) is a heterogeneous disease organized as a hierarchy similar to normal hematopoiesis. It is maintained and progresses by self-renewing leukemia stem cells (LSCs) that are usually quiescent and resistant to current chemotherapies and thus, contribute to leukemia relapse. Recently, more ancestral pre-leukemic hematopoietic stem cells (HSCs) were identified, suggesting that accumulation of mutations occurs in self-renewing HSCs. The pre-leukemic/leukemic stem cell model proposes that a non-genetic mechanism in leukemic process, harmonized together with the genetic model and recently identified epigenetic dysregulations, contributes to leukemia heterogeneity and treatment resistance. Here we review the recent advances in characterization of AML LSCs, identification of pre-leukemic HSCs, and emerging concept of cell origin that contributes to AML relapse. These profound insights into AML biology have clinical importance and great implications for future development of new anti-AML therapies. Cell Mol Med Res. 2023;1(1):12-19 doi: https://doi.org/10.14740/cmmr18e

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,307 · 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
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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