MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4389556142 · doi:10.1186/s11658-023-00514-0

Role of N6-methyladenosine methylation in glioma: recent insights and future directions

2023· review· en· W4389556142 sur OpenAlexaff
Chunlin Li, Bowen Li, Hui Wang, Linglong Qu, Hui Liu, Chao Weng, Jinming Han, Yuan Li

Notice bibliographique

RevueCellular & Molecular Biology Letters · 2023
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA modifications and cancer
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Shandong ProvinceNatural Science Foundation of Jiangsu ProvinceGovernment of Jiangsu Province
Mots-clésGliomaMethylationNeurogenesisBiologyRNA methylationMalignancyCancer researchDNA methylationCancerPopulationBioinformaticsNeuroscienceMedicineGene expressionGeneMethyltransferaseGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glioma is the most pervasive intracranial tumor in the central nervous system (CNS), with glioblastoma (GBM) being the most malignant type having a highly heterogeneous cancer cell population. There is a significantly high mortality rate in GBM patients. Molecular biomarkers related to GBM malignancy may have prognostic values in predicting survival outcomes and therapeutic responses, especially in patients with high-grade gliomas. In particular, N6-methyladenine (m6A) mRNA modification is the most abundant form of post-transcriptional RNA modification in mammals and is involved in regulating mRNA translation and degradation. Cumulative findings indicate that m6A methylation plays a crucial part in neurogenesis and glioma pathogenesis. In this review, we summarize recent advances regarding the functional significance of m6A modification and its regulatory factors in glioma occurrence and progression. Significant advancement of m6A methylation-associated regulators as potential therapeutic targets is also discussed.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations36
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCellular & Molecular Biology LettersMême sujetRNA modifications and cancerTravaux en français237 207