EAG K+ channel joins the p53&x2212;miR-34&x2212;E2F1 signaling pathway as a terminal effecter component for its oncogenic overexpression and action
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The human ether-&x00E0;-go-go-1 (h-eag1) voltage-dependent K+ channel is necessary for cell cycle progression and its overexpression stimulates tumorigenesis; specific inhibition of h-eag1 expression leads to a reduction in tumor cell proliferation in vitro and in vivo. On the other hand, the tumor-suppressor gene p53 and its downstream genes consist of a complex molecular signaling network and p53 is at the center of this network regulating diverse physiological responses to cancer-related stresses. We report here that h-eag1 expression is controlled by the p53&x2212;miR-34&x2212;E2F1 pathway through a negative feed-forward mechanism. We first established E2F1 as a transactivator of h-eag1 gene. We then revealed that miR-34, a known transcriptional target of p53, is an important negative regulator of h-eag1 through dual mechanisms by directly repressing h-eag1 at the post-transcriptional level and indirectly silencing h-eag1 at the transcriptional level via repressing E2F1. The antisense against h-eag1 antagonized the growth-stimulating effects and the upregulation of h-eag1 expression in SHSY5Y cells, induced by E2F1 overexpression, inhibition of p53 activity, or knockdown of miR-34. Thus, negative regulation of p53 causes oncogenic overexpression of h-eag1 by relieving the negative feed-forward regulation of the p53&x2212;miR-34&x2212;E2F1 pathway or overexpression of h-eag1 fulfills the oncogenic cell growth-stimulating effect of p53 inactivation.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».