Prostaglandin F<sub>2α</sub> synthase promotes oxaliplatin resistance in colorectal cancer through prostaglandin F<sub>2α</sub>-dependent and F<sub>2α</sub>-independent mechanism
Notice bibliographique
Résumé
Small extracellular vesicles (exosomes) are important components of the tumor microenvironment. They are small membrane-bound vesicles derived from almost all cell types and play an important role in intercellular communication. Exosomes transmit biological molecules obtained from parent cells, such as proteins, lipids, and nucleic acids, and are involved in cancer development. MicroRNAs (miRNAs), the most abundant contents in exosomes, are selectively packaged into exosomes to carry out their biological functions. Recent studies have revealed that exosome-delivered miRNAs play crucial roles in the tumorigenesis, progression, and drug resistance of hepatocellular carcinoma (HCC). In addition, exosomes have great industrial prospects in the diagnosis, treatment, and prognosis of patients with HCC. This review summarized the composition and function of exosomal miRNAs of different cell origins in HCC and highlighted the association between exosomal miRNAs from stromal cells and immune cells in the tumor microenvironment and the progression of HCC. Finally, we described the potential applicability of exosomal miRNAs derived from mesenchymal stem cells in the treatment of HCC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».