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Enregistrement W7098094365

ORIGINAL PAPER The inhibitors of apoptosis (IAPs) as cancer targets

2007· article· en· W7098094365 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCell death mechanisms and regulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésApoptosisCancerDiseaseCancer cellTranscription factorPathogenesisFunction (biology)Caspase
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Apoptosis has been accepted as a fundamental component in the pathogenesis of cancer, in addition to other human diseases including neurodegeneration, coronary disease and diabetes. The origin of cancer involves deregulated cellular proliferation and the suppression of apoptotic processes, ultimately leading to tumor establishment and growth. Several lines of evidence point toward the IAP family of proteins playing a role in oncogenesis, via their effective suppression of apoptosis. The central mechanisms of IAP apoptotic suppression appear to be through direct caspase and pro-caspase inhibition (primarily caspase 3 and 7) and modulation of, and by, the transcription factor NF-kappaB. Thus, when the IAPs are over-expressed or over-active, as is the case in many cancers, cells are no longer able to die in a physiologically programmed fashion and become increasingly resistant to standard chemo- and radiation therapies. To date several approaches have been taken to target and eliminate IAP function in an attempt to re-establish sensitivity, reduce toxicity, and improve efficacy of cancer treatment. In this review, we address IAP proteins as therapeutic targets for the treatment of cancer and emphasize the importance of novel therapeutic approaches for cancer therapy. Novel This work was supported by funds from the Canadian Institutes of Health Research (CIHR) (to R.G.K). Allison M. Hunter—recipient of

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,005

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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