Expression of FUS-CHOP fusion protein in immortalized/transformed human mesenchymal stem cells drives mixoid liposarcoma formation
Notice bibliographique
Résumé
Increasing evidence supports that mesenchymal stromal/stem cells (MSCs) may represent the target cell for sarcoma development. Although different sarcomas have been modeled in mice upon expression of fusion oncogenes in MSCs, sarcomagenesis has not been successfully modeled in human MSCs (hMSCs). We report that FUS-CHOP, a hallmark fusion gene in mixoid liposarcoma (MLS), has an instructive role in lineage commitment, and its expression in hMSC sequentially immortalized/transformed with up to five oncogenic hits (p53 and Rb deficiency, hTERT over-expression, c-myc stabilization, and H-RAS(v12) mutation) drives the formation of serially transplantable MLS. This is the first model of sarcoma based on the expression of a sarcoma-associated fusion protein in hMSC, and allowed us to unravel the differentiation processes and signaling pathways altered in the MLS-initiating cells. This study will contribute to test novel therapeutic approaches and constitutes a proof-of-concept to use hMSCs as target cell for modeling other fusion gene-associated human sarcomas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».