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Enregistrement W4389894274 · doi:10.3390/genes14122225

Sex Differences in Colon Cancer: Genomic and Nongenomic Signalling of Oestrogen

2023· article· en· W4389894274 sur OpenAlexaff
Brian J. Harvey, Harry Harvey

Notice bibliographique

RevueGenes · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEstrogen and related hormone effects
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesRoyal College of Surgeons in Ireland
Mots-clésColorectal cancerBiologyWnt signaling pathwayMalignancyNuclear receptorCancerBioinformaticsSignalling pathwaysCancer researchSignal transductionSignallingReceptorMedicineInternal medicineOncologyGeneGeneticsTranscription factorCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Colon cancer (CRC) is a prevalent malignancy that exhibits distinct differences in incidence, prognosis, and treatment responses between males and females. These disparities have long been attributed to hormonal differences, particularly the influence of oestrogen signalling. This review aims to provide a comprehensive analysis of recent advances in our understanding of the molecular mechanisms underlying sex differences in colon cancer and the protective role of membrane and nuclear oestrogen signalling in CRC development, progression, and therapeutic interventions. We discuss the epidemiological and molecular evidence supporting sex differences in colon cancer, followed by an exploration of the impact of oestrogen in CRC through various genomic and nongenomic signalling pathways involving membrane and nuclear oestrogen receptors. Furthermore, we examine the interplay between oestrogen receptors and other signalling pathways, in particular the Wnt/β-catenin proliferative pathway and hypoxia in shaping biological sex differences and oestrogen protective actions in colon cancer. Lastly, we highlight the potential therapeutic implications of targeting oestrogen signalling in the management of colon cancer and propose future research directions to address the current gaps in our understanding of this complex phenomenon.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,319

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,228 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations20
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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