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Enregistrement W1755321299 · doi:10.1080/15384101.2015.1071744

PKCι depletion initiates mitotic slippage-induced senescence in glioblastoma

2015· article· en· W1755321299 sur OpenAlexafffund
Ian J. Restall, D A E Parolin, Manijeh Daneshmand, Jennifer Hanson, Manon A. Simard, Megan E. Fitzpatrick, Ritesh Kumar, Sylvie J. Lavictoire, Ian A.J. Lorimer

Notice bibliographique

RevueCell Cycle · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelomeres, Telomerase, and Senescence
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBiologyCell biologySenescenceMitosisCell cycleNocodazoleCentrosomeSpindle checkpointMitotic catastropheCell cycle checkpointCancer researchCellSpindle apparatusCell divisionGeneticsCytoskeleton

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cellular senescence is a tumor suppressor mechanism where cells enter a permanent growth arrest following cellular stress. Oncogene-induced senescence (OIS) is induced in non-malignant cells following the expression of an oncogene or inactivation of a tumor suppressor. Previously, we have shown that protein kinase C iota (PKCι) depletion induces cellular senescence in glioblastoma cells in the absence of a detectable DNA damage response. Here we demonstrate that senescent glioblastoma cells exhibit an aberrant centrosome morphology. This was observed in basal levels of senescence, in p21-induced senescence, and in PKCι depletion-induced senescence. In addition, senescent glioblastoma cells are polyploid, Ki-67 negative and arrest at the G1/S checkpoint, as determined by expression of cell cycle regulatory proteins. These markers are all consistent with cells that have undergone mitotic slippage. Failure of the spindle assembly checkpoint to function properly can lead to mitotic slippage, resulting in the premature exit of mitotic cells into the G1 phase of the cell cycle. Although in G1, these cells have the replicated DNA and centrosomal phenotype of a cell that has entered mitosis and failed to divide. Overall, we demonstrate that PKCι depletion initiates mitotic slippage-induced senescence in glioblastoma cells. To our knowledge, this is the first evidence of markers of mitotic slippage directly in senescent cells by co-staining for senescence-associated β-galactosidase and immunofluorescence markers in the same cell population. We suggest that markers of mitotic slippage be assessed in future studies of senescence to determine the extent of mitotic slippage in the induction of cellular senescence.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations10
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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