E‐cadherin can limit the transforming properties of activating β‐catenin mutations
Notice bibliographique
Résumé
Wnt pathway deregulation is a common characteristic of many cancers. Only colorectal cancer predominantly harbours mutations in APC, whereas other cancer types (hepatocellular carcinoma, solid pseudopapillary tumours of the pancreas) have activating mutations in β-catenin (CTNNB1). We have compared the dynamics and the potency of β-catenin mutations in vivo. Within the murine small intestine (SI), an activating mutation of β-catenin took much longer to achieve Wnt deregulation and acquire a crypt-progenitor cell (CPC) phenotype than Apc or Gsk3 loss. Within the colon, a single activating mutation of β-catenin was unable to drive Wnt deregulation or induce the CPC phenotype. This ability of β-catenin mutation to differentially transform the SI versus the colon correlated with higher expression of E-cadherin and a higher number of E-cadherin:β-catenin complexes at the membrane. Reduction in E-cadherin synergised with an activating mutation of β-catenin resulting in a rapid CPC phenotype within the SI and colon. Thus, there is a threshold of β-catenin that is required to drive transformation, and E-cadherin can act as a buffer to sequester mutated β-catenin.
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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) | 0,001 | 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 ».