Advancements in Ovarian Cancer Research: Targeting DNA Repair Mechanisms and the Role of DNA Polymerase β Inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Background: Exposure to mutagens causes DNA damage, which, if not repaired properly, can lead to diseases like cancer. Ovarian cancer is a major concern for women globally, including in India, as it is often diagnosed at an advanced stage, making treatment more challenging. Recent research implicates DNA repair proteins like DNA polymerase β (Pol β) in cancer development, emphasising the need to understand these pathways for targeted therapy. This study uses bibliometric analysis to explore ovarian cancer research and DNA repair pathways, providing insights for future research and treatment. Materials and Methods: Data from 37,539 articles related to cancer, ovarian cancer, DNA polymerase β, DNA repair pathways, and inhibitors were analysed from the Dimensions database. Publication distribution, national cooperation, leading authors, and research trends were examined. Results: Variations in publication distribution were observed across journals, with notable contributions from countries like Germany, Canada, and the Netherlands. Prolific authors and institutions were identified, shedding light on the global academic landscape. Co-occurrence analysis revealed thematic clusters, including pathophysiology, cancer risk associations, therapeutic targets, and genomic research. Conclusion: This bibliometric analysis offers valuable insights into ovarian cancer research and DNA repair pathways. It highlights the importance of targeting DNA repair mechanisms in cancer therapy and suggests opportunities for collaboration and personalised medicine. Identifying key trends and future directions aids in advancing our understanding and treatment of ovarian cancer, aiming to improve patient outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,031 | 0,075 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».