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Enregistrement W4402106788 · doi:10.22541/au.172522996.67428099/v1

Nicotinic Acetylcholine Receptor Pathways in Cancer: From Psychiatric Clues to Therapeutic Opportunities

2024· preprint· en· W4402106788 sur OpenAlexaff
M Azadi, Pouya Pazooki, Soheila Ajdary, Hamed Shafaroodi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNicotinic Acetylcholine Receptors Study
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcetylcholineNicotinic acetylcholine receptorNicotinic agonistAcetylcholine receptorSignal transductionProstate cancerCancer researchLung cancerMedicineBreast cancerReceptorNeuroscienceBiologyBioinformaticsCancerInternal medicineCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: The objective of this study was to investigate the impact of acetylcholine signaling pathways on tumor progression, focusing on the activation of nicotinic acetylcholine receptors in breast, prostate, and lung cancer cell lines. Methods: We examined the production and release of acetylcholine in the central nervous system and its potential effects on tumors in the peripheral environment. Utilizing breast, prostate, and lung cancer cell lines, we explored the signaling pathways associated with the activation of nicotinic acetylcholine receptors. Results: Our study revealed insights into the modulation of specific tumor profiling signaling pathways through the activation of nicotinic acetylcholine receptors. We observed notable implications for patient well-being and mortality rates based on the manipulation of these pathways. Conclusion: The findings from this investigation provide valuable information on the intricate relationship between acetylcholine signaling and tumor progression. By elucidating these pathways, there is potential for targeted interventions to enhance patient outcomes and mitigate mortality rates in breast, prostate, and lung cancer cases.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,268 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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