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Enregistrement W89612929 · doi:10.1007/978-1-62703-311-4_15

Two-Dimensional vs. Three-Dimensional In Vitro Tumor Migration and Invasion Assays

2013· article· en· W89612929 sur OpenAlexaff
Miriam Zimmermann, Carol Box, Suzanne A. Eccles

Notice bibliographique

RevueMethods in molecular biology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAngiogenesis and VEGF in Cancer
Établissements canadiensInstitute of Cancer Research
Organismes subventionnairesNational Centre for the Replacement, Refinement and Reduction of Animals in ResearchNational Institute for Health and Care ResearchCancer Research UK
Mots-clésAngiogenesisMetastasisCancer researchMotilityIn vivoBiologyIn vitroCell migrationComputational biologyCell biologyCancerBiotechnologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Motility and invasion are key hallmarks that distinguish benign from malignant tumors, enabling cells to cross tissue boundaries, disseminate in blood and lymph and establish metastases at distant sites. Similar properties are also utilized by activated endothelial cells during tumor-induced angiogenesis. It is now appreciated that these processes might provide a rich source of novel molecular targets with the potential for inhibitors to restrain both metastasis and neoangiogenesis. Such therapeutic strategies require assays that can rapidly and quantitatively measure cell movement and the ability to traverse physiological barriers. The need for high-throughput, however, must be balanced by assay designs that accommodate, as far as possible, the complexity of the in vivo tumor microenvironment. This chapter aims to give an overview of some commonly used migration and invasion assays to aid in the selection of a balanced portfolio of techniques for the rapid and accurate evaluation of novel therapeutic agents.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,394
Score d'incertitude au seuil0,805

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,313 · 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 tête enseignante, 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

Citations44
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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