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Neuroendocrine neoplasms (NENs) represent a heterogeneous class of rare tumors with increasing incidence. They are characterized by the ability to secrete peptide hormones and biogenic amines but other reliable biomarkers are lacking, making diagnosis and identification of the primary site very challenging. While in some NENs, such as the pancreatic ones, next generation sequencing technologies allowed the identification of new molecular hallmarks, our knowledge of the molecular profile of NENs from other anatomical sites is still poor.
Identification of functional pathways and molecular signatures in neuroendocrine neoplasms by multi-omics analysis / Melone, V., Salvati, A., Palumbo, D., Giurato, G., Nassa, G., Rizzo, F., Palo, L., Giordano, A., Incoronato, M., Vitale, M., Mian, C., Di Biase, I., Cristiano, S., Narciso, V., Cantile, M., Di Mauro, A., Tatangelo, F., Tafuto, S., Modica, R., Pivonello, C., et al.. - In: JOURNAL OF TRANSLATIONAL MEDICINE. - ISSN 1479-5876. - 20:1(2022), p. 306. [10.1186/s12967-022-03511-7]
Identification of functional pathways and molecular signatures in neuroendocrine neoplasms by multi-omics analysis
Neuroendocrine neoplasms (NENs) represent a heterogeneous class of rare tumors with increasing incidence. They are characterized by the ability to secrete peptide hormones and biogenic amines but other reliable biomarkers are lacking, making diagnosis and identification of the primary site very challenging. While in some NENs, such as the pancreatic ones, next generation sequencing technologies allowed the identification of new molecular hallmarks, our knowledge of the molecular profile of NENs from other anatomical sites is still poor.
Identification of functional pathways and molecular signatures in neuroendocrine neoplasms by multi-omics analysis / Melone, V., Salvati, A., Palumbo, D., Giurato, G., Nassa, G., Rizzo, F., Palo, L., Giordano, A., Incoronato, M., Vitale, M., Mian, C., Di Biase, I., Cristiano, S., Narciso, V., Cantile, M., Di Mauro, A., Tatangelo, F., Tafuto, S., Modica, R., Pivonello, C., et al.. - In: JOURNAL OF TRANSLATIONAL MEDICINE. - ISSN 1479-5876. - 20:1(2022), p. 306. [10.1186/s12967-022-03511-7]
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.