Effects of SRC and STAT3 upon gap junctional, intercellular communication in lung cancer lines.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We have previously demonstrated a positive correlation between SRC and its effector signal transducer and activator of transcription-3 (STAT3), and a reverse relation between SRC and gap junctional communication (GJIC) in seven non-small cell lung cancer (NSCLC) lines. Since a number of oncogenes besides SRC can affect GJIC, here we examined the actual contribution of the SRC/STAT3 axis to GJIC suppression. MATERIALS AND METHODS: SRC and STAT3 activity levels were examined in SK-LuCi-6, LC-T, QU-DB, SW-1573, BH-E, Calu-6, FR-E, SK-MES, H1299, BEN, WT-E, A549 and SHP-77 cells by western blott analysis, probing with antibodies specific for SRC-ptyr418 or STAT3-ptyr705. GJIC was examined by in situ electroporation. RESULTS: Confluence of all cultured NSCLC cells tested induces a dramatic increase in STAT3 activity, which is independent of SRC action. In addition, the LC-T line had high STAT3-705, despite the fact that SRC-418 expression was low, indicating that other, SRC-independent factors must be responsible for STAT3 activation and GJIC suppression in these cells; however, BH-E and SHP-77 cells with low GJIC, both SRC-418 and STAT3-705 expression were low, indicating that GJIC suppression can be independent of the SRC/STAT3 axis altogether. Our results also show that STAT3 inhibition does not restore GJIC in any of the examined lines, while in the non-transformed rat F111 fibroblast line which has extensive GJIC, STAT3 inhibition actually eliminated junctional permeability. CONCLUSION: Our results indicate a further level of complexity in the relationship between SRC, STAT3 and GJIC in NSCLC than what has been previously demonstrated. In addition, STAT3 is actually required for, rather than suppressing GJIC.
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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 | 0,001 |
| 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 ».