Conditional Overexpression of Active Transforming Growth Factor β1 <b> <i>In vivo</i> </b> Accelerates Metastases of Transgenic Mammary Tumors
Notice bibliographique
Résumé
To address the role of transforming growth factor (TGF) beta in the progression of established tumors while avoiding the confounding inhibitory effects of TGF-beta on early transformation, we generated doxycycline (DOX)-inducible triple transgenic mice in which active TGF-beta1 expression could be conditionally regulated in mouse mammary tumor cells transformed by the polyomavirus middle T antigen. DOX-mediated induction of TGF-beta1 for as little as 2 weeks increased lung metastases >10-fold without a detectable effect on primary tumor cell proliferation or tumor size. DOX-induced active TGF-beta1 protein and nuclear Smad2 were restricted to cancer cells, suggesting a causal association between autocrine TGF-beta and increased metastases. Antisense-mediated inhibition of TGF-beta1 in polyomavirus middle T antigen-expressing tumor cells also reduced basal cell motility, survival, anchorage-independent growth, tumorigenicity, and metastases. Therefore, induction and/or activation of TGF-beta in hosts with established TGF-beta-responsive cancers can rapidly accelerate metastatic progression.
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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 | 0,001 |
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 ».