Tristetraprolin: a weapon against HPV-induced cervical cancer?
Notice bibliographique
Résumé
suppressor mechanisms elicited by p53 and retinoblastoma (pRb) proteins, respectively [2]. Through this influence, E6 and E7 prevent infected cells from entering senescence, a state of irreversible cell cycle arrest that normally occurs at the end of the lifespan of the cell, in the presence of certain oncogenes, or following cellular damage [13]. Additionally, E6 blocks senescence by inducing the expression and activation of the human telomerase reverse transcriptase (hTERT) [14-16]. Although the detailed molecular mechanisms by which E6 promotes malignancy are still elusive, E6 forms a complex with the E6-associated protein (E6-AP), a HECT ubiquitin protein ligase, and mediates the proteasome-dependent degradation of p53. Furthermore, E6-AP has been shown to mediate the degradation of NFX1, a transcriptional repressor of human telomerase reverse transcriptase (hTERT). By decreasing NFX1 levels, E6-AP promotes the expression of hTERT, which consequently increases the activity of the telomerase complex and prevents cellular senescence [2, 17]. While links between transcription regulation and the expression of many genes involved in the development of cervical cancer has been described [2, 17], the effects of HPV infection on post-transcriptional events such as mRNA turnover are not known. One of the main questions that remain unanswered to-date is whether infection by HPV negatively or positively affects the mRNA turnover machinery and if so, whether these events are linked to the development of malignant genital warts.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».