Notice bibliographique
Résumé
The discovery of oncogenes and tumor suppressor genes provided important insights into the molecular pathogenesis of cancer but also revealed some contradictions in the prevailing somatic mutation theory. The evidence that noncoding RNAs (ncRNAs) form an elaborate network that regulates the flow of genetic information in eukaryotic cells offers an explanation for the inconsistencies. ncRNAs comprise a wide variety of molecules that interact with one another as well as with other RNAs, DNA, and proteins, over whose activities they exert a regulatory influence. The outcome of the dynamic interactions of the cell's biomolecules is the emergence of higher-order states of equilibrium, called attractor states, which correspond to the gene-expression configurations of distinct cell types. Attractor states are relatively stable systems, but they are susceptible to perturbation by a disturbing force, such as mutation. Mutations that disrupt the ncRNA network can enable the cell to undergo a state transition towards a potentially neoplastic one. This is the crux of tumorigenesis. An inquiry into the architecture of the ncRNA network and its role in tumorigenesis is required to complement our knowledge of the well-known cancer genes as well as serve as a guide in the design of new anticancer therapeutics.
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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 | 0,001 | 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 ».