Role of S100A8 and S100A9 proteins on breast cancer aggressivity
Notice bibliographique
Résumé
Women are more affected by breast cancers than any other type of cancer. Studies show that proteins from the S100 family are differentially expressed in cancers and autoimmune disease. The S100 protein family is the largest family of calcium binding proteins where most members are overexpressed in certain types of cancers. More specifically, S100A8 and S100A9 seem to be overexpressed in mammary ductal carcinomas . Nevertheless, little is known on the cellular effects of S100 proteins and their roles in breast cancer pathogenesis. In this study, we assessed cancerous biological processes (proliferation, apoptosis, cell adherence and ECM invasion) in mammary cells following: 1) the treatment with various concentrations of recombinant and purified S100A8 and S100A9 proteins and, 2) the knocked‐up or knocked‐down expression of the S100A8 and S100A9 genes. We found that extracellular treatments with S100 proteins affected growth rates of cancer cells. We also observed that the conditioned expression of S100 protein in breast cancer cells affected cancer processes in a cell type dependent manner. Details from these results will be discussed here. These results will aid to a better understand the roles of S100A8 and S100A9 proteins in epithelial cell biology and breast cancer pathogenesis. The outcome of these experiments could potentially lead to a better diagnostics or more specialized treatments of breast cancers.
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 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 ».