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Enregistrement W7161849495 · doi:10.82308/35437

Uncovering novel ShcA signaling networks and their impacts on breast cancer growth and therapeutic resistance

2023· dissertation· en· W7161849495 sur OpenAlexaboutno aff
Kathryn Hunt

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePI3K/AKT/mTOR signaling in cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerAcquired resistanceSignal transducing adaptor proteinDruggabilitySignal transductionTyrosine kinaseCancerDiseaseReceptor tyrosine kinase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Breast cancer is the most prevalent cancer in Canadian women, and although many advances have been made, all subtypes of breast cancer can develop therapeutic resistance. One such method of therapeutic resistance can be due to abnormal, or hyperactive receptor tyrosine kinase (RTK) signaling, as seen in HER2+ and basal breast cancers. ShcA is an adaptor protein which facilitates downstream RTK signaling cascades, including the MAPK and PI3K/AKT pathways. When ShcA Y313 cannot be phosphorylated, the resulting tumours demonstrated delayed tumour onset and delayed tumour outgrowth. To understand the mechanisms by which this occurs, BioID was performed on both wildtype and mutant ShcA cell populations. With numerous potential interactors identified, an shRNA screen was conducted to narrow down the most probable interactors. In this thesis, I identify potential novel interactors, including PPP6C and eIF4G2, which may be interacting with ShcA to facilitate these phenotypes. As recurrent disease becomes an ever-increasing concern, the identification of novel protein interactions may highlight new druggable targets to overcome these challenges and provide further insight into the complexities of intracellular signalling

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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