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Enregistrement W4388960569 · doi:10.20944/preprints202311.1526.v1

Copper in Gynecological Diseases

2023· preprint· en· W4388960569 sur OpenAlexafffund
Rocío Ayelem Conforti, María Belén Delsouc, Edith Zorychta, Carlos M. Telleria, Marilina Casais

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueTrace Elements in Health
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesAgencia Nacional de Promoción Científica y TecnológicaConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y TécnicasGovernment of CanadaHealth CanadaOvarian Cancer CanadaUniversidad Nacional de San Luis
Mots-clésCrosstalkMetastasisAngiogenesisMicronutrientCancer researchDiabetes mellitusEnzymeReactive oxygen speciesDual roleCell growthMedicineCancerBioinformaticsBiologyChemistryCell biologyInternal medicineBiochemistryEndocrinologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Copper (Cu) is an essential micronutrient for the correct development of eukaryotic organisms. This metal plays a key role in many cellular and physiological activities, including enzymatic activity, oxygen transport, and cell signaling. Although the redox activity of Cu is crucial for enzymatic reactions, this property also makes it potentially toxic when found at high levels. Due to this dual action of Cu, highly regulated mechanisms are necessary to prevent both the deficiency and the accumulation of this metal since its dyshomeostasis may favor the development of multiple diseases, such as Menkes’ and Wilson’s diseases, neurodegenerative diseases, diabetes mellitus, and cancer. As the relationship between Cu and cancer has been the most studied, we analyze how this metal can affect three fundamental processes for tumor progression: cell proliferation, angiogenesis, and metastasis. Gynecological diseases are characterized by high prevalence, morbidity, and mortality, depending on the case, and mainly include benign and malignant tumors. The cellular processes that promote their progression are affected by Cu, and the mechanisms that occur may be similar. We analyze the crosstalk between Cu deregulation and gynecological diseases, focusing on therapeutic strategies derived from this metal.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,008

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 Opus0,241
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,189 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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