Review of mutant p53 protein and the p53 targeting therapy in cancer treatment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Cancer in humans is a disease that has been difficult to treat due to properties it is able to obtain after being introduced to an organism and has been one of the most prominent points of research in drug development. Since cancers can take on a multitude of forms, a popular strategy employed to find therapies for it is by identifying common features among cancers. A well-known alteration in half of all human cancers is TP53 mutations, of which there are more than 500. This literary review first discusses the additional capabilities cancer cells obtain, then a discussion of the various functions of p53 and the mutations it can take on. The central focus of this review will be an elucidation of the major approaches attempted in the development of cancer treatment through p53: viruses, targeting gain-of-function mutant p53, structural reactivation of mutant p53 to restore wild type activity, the depletion of mutant p53, and targeting mutant p53 through synthetic lethal inhibitors. Through exploring the different therapies, it is a universal goal to elicit one single treatment for mutant p53 that can impact the greatest amount of p53 mutations while retaining the ability to suppress or even prevent and inhibit cancer.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle