清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Selection of extreme phenotypes: the role of clinical observation in translational research

表型 疾病 医学 选择(遗传算法) 鉴定(生物学) 癌症 计算生物学 生物信息学 临床表型 生物 遗传学 病理 基因 内科学 计算机科学 人工智能 植物
作者
Jose Luis Pérez‐Gracia,Alfonso Gúrpide,María Gloria Ruiz-Ilundáin,Carlos Alfaro Alegría,Rámón Colomer,Jesús García‐Foncillas,Ignacio Melero
出处
期刊:Clinical & Translational Oncology [Springer Nature]
卷期号:12 (3): 174-180 被引量:40
标识
DOI:10.1007/s12094-010-0487-7
摘要

Systematic collection of phenotypes and their correlation with molecular data has been proposed as a useful method to advance in the study of disease. Although some databases for animal species are being developed, progress in humans is slow, probably due to the multifactorial origin of many human diseases and to the intricacy of accurately classifying phenotypes, among other factors. An alternative approach has been to identify and to study individuals or families with very characteristic, clinically relevant phenotypes. This strategy has shown increased efficiency to identify the molecular features underlying such phenotypes. While on most occasions the subjects selected for these studies presented harmful phenotypes, a few studies have been performed in individuals with very favourable phenotypes. The consistent results achieved suggest that it seems logical to further develop this strategy as a methodology to study human disease, including cancer. The identification and the study with high-throughput techniques of individuals showing a markedly decreased risk of developing cancer or of cancer patients presenting either an unusually favourable prognosis or striking responses following a specific treatment, might be promising ways to maximize the yield of this approach and to reveal the molecular causes that explain those phenotypes and thus highlight useful therapeutic targets. This manuscript reviews the current status of selection of extreme phenotypes in cancer research and provides directions for future development of this methodology.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
抗体药物偶联完成签到,获得积分10
4秒前
坚定蘑菇完成签到 ,获得积分10
5秒前
彭于晏应助Dr.c采纳,获得10
7秒前
17秒前
安嫔完成签到 ,获得积分10
17秒前
Dr.c发布了新的文献求助10
22秒前
32秒前
Dr.c完成签到,获得积分10
35秒前
yi完成签到,获得积分10
36秒前
科研通AI6.2应助001采纳,获得10
37秒前
Cherish发布了新的文献求助10
38秒前
打打应助axiao采纳,获得10
44秒前
001完成签到,获得积分10
44秒前
44秒前
001发布了新的文献求助10
49秒前
辛勤的泽洋完成签到 ,获得积分10
50秒前
55秒前
陆先生完成签到,获得积分10
57秒前
刘辰完成签到 ,获得积分10
1分钟前
axiao发布了新的文献求助10
1分钟前
bo完成签到 ,获得积分10
1分钟前
LiChard完成签到 ,获得积分0
1分钟前
小张完成签到 ,获得积分10
1分钟前
chen完成签到 ,获得积分10
1分钟前
美少叔叔完成签到 ,获得积分10
1分钟前
滔滔江水完成签到,获得积分10
1分钟前
外向的芒果完成签到 ,获得积分10
1分钟前
xiang完成签到 ,获得积分10
2分钟前
Sunny完成签到,获得积分10
2分钟前
jarrykim完成签到,获得积分10
2分钟前
朴素海亦完成签到 ,获得积分10
2分钟前
自然代亦完成签到 ,获得积分10
2分钟前
mark完成签到,获得积分10
2分钟前
小新小新完成签到 ,获得积分10
2分钟前
3分钟前
刘亮亮完成签到,获得积分10
3分钟前
LiangRen完成签到 ,获得积分10
3分钟前
caoyahui711726完成签到 ,获得积分10
3分钟前
飞龙在天完成签到,获得积分10
3分钟前
乐乐应助飞龙在天采纳,获得10
3分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Modern Epidemiology, Fourth Edition 5000
Handbook of pharmaceutical excipients, Ninth edition 5000
Digital Twins of Advanced Materials Processing 2000
Weaponeering, Fourth Edition – Two Volume SET 2000
Polymorphism and polytypism in crystals 1000
Signals, Systems, and Signal Processing 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 纳米技术 有机化学 生物化学 化学工程 物理 计算机科学 复合材料 内科学 催化作用 物理化学 光电子学 电极 冶金 基因 遗传学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6021540
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7632912
关于积分的说明 16166681
捐赠科研通 5169357
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2766355
邀请新用户注册赠送积分活动 1749288
关于科研通互助平台的介绍 1636454