Viruses exploit growth factor mechanisms to achieve augmented pathogenicity and promote tumorigenesis
Notice bibliographique
Résumé
Cellular homeostasis is regulated by growth factors (GFs) which orchestrate various cellular processes including proliferation, survival, differentiation, motility, inflammation and angiogenesis. Dysregulation of GFs in microbial infections and malignancies have been reported previously. Viral pathogens exemplify the exploitation of host cell GFs and their signalling pathways contributing to viral entry, virulence, and evasion of anti-viral immune responses. Viruses can also perturb cellular metabolism and the cell cycle by manipulation of GF signaling. In some cases, this disturbance may promote oncogenesis. Viral pathogens can encode viral GF homologues and induce the endogenous biosynthesis of GFs and their corresponding receptors or manipulate their activity to infect the host cells. Close investigation of how viral strategies exploit and regulate GFs, a will shed light on how to improve anti-viral therapy and cancer treatment. In this review, we discuss and provide insights on how various viral pathogens exploit different GFs to promote viral survival and oncogenic transformation, and how this knowledge can be leveraged toward the design of more efficient therapeutics or novel drug delivery systems in the treatment of both viral infections and malignancies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».