<i>HMGA1</i>-pseudogene expression is induced in human pituitary tumors
Notice bibliographique
Résumé
Numerous studies have established that High Mobility Group A (HMGA) proteins play a pivotal role on the onset of human pituitary tumors. They are overexpressed in pituitary tumors, and, consistently, transgenic mice overexpressing either the Hmga1 or the Hmga2 gene develop pituitary tumors. In contrast with HMGA2, HMGA1 overexpression is not related to any rearrangement or amplification of the HMGA1 locus in these tumors. We have recently identified 2 HMGA1 pseudogenes, HMGA1P6 and HMGA1P7, acting as competitive endogenous RNA decoys for HMGA1 and other cancer related genes. Here, we show that HMGA1 pseudogene expression significantly correlates with HMGA1 mRNA levels in growth hormone and nonfunctioning pituitary adenomas likely inhibiting the repression of HMGA1 through microRNAs action. According to our functional studies, these HMGA1 pseudogenes enhance the proliferation and migration of the mouse pituitary tumor cell line, at least in part, through their upregulation. Our results point out that the overexpression of HMGA1P6 and HMGA1P7 could contribute to increase HMGA1 levels in human pituitary tumors, and then to pituitary tumorigenesis.
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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 | 0,001 |
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 ».