MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1963749412 · doi:10.1073/pnas.1421697112

TAp73 suppresses tumor angiogenesis through repression of proangiogenic cytokines and HIF-1α activity

2014· article· en· W1963749412 sur OpenAlexaff
Marina Stantic, Habib A. M. Sakil, Hanna Zirath, Trixy Fang, Gema Sanz, Alejandro Fernandez-Woodbridge, Ana V. Marín, Evelyn Susanto, Tak W. Mak, Marie Arsenian‐Henriksson, Margareta Wilhelm

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer-related Molecular Pathways
Établissements canadiensUniversity Health NetworkOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesBarncancerfondenKnut och Alice Wallenbergs StiftelseVetenskapsrådetKarolinska InstitutetCancerfonden
Mots-clésAngiogenesisPsychological repressionCancer researchDownregulation and upregulationMetastasisTumor suppressor geneOncogeneHIF1ASuppressorBiologyNeovascularizationCancerCarcinogenesisGeneGene expressionGeneticsCell cycle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The p53-family member TAp73 is known to function as a tumor suppressor and regulates genomic integrity, cellular proliferation, and apoptosis; however, its role in tumor angiogenesis is poorly understood. Here we demonstrate that TAp73 regulates tumor angiogenesis through repression of proangiogenic and proinflammatory cytokines. Importantly, loss of TAp73 results in highly vascularized tumors, as well as an increase in vessel permeability resulting from disruption of vascular endothelial-cadherin junctions between endothelial cells. In contrast, loss of the oncogenic p73 isoform ΔNp73 leads to reduced blood vessel formation in tumors. Furthermore, we show that up-regulated ΔNp73 levels are associated with increased angiogenesis in human breast cancer and that inhibition of TAp73 results in an accumulation of HIF-1α and up-regulation of HIF-1α target genes. Taken together, our data demonstrate that loss of TAp73 or ΔNp73 up-regulation activates the angiogenic switch that stimulates tumor growth and progression.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,304

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations59
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the National Academy of SciencesMême sujetCancer-related Molecular PathwaysTravaux en français237 207