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Enregistrement W1981116197 · doi:10.1073/pnas.081069098

Extracellular matrix composition determines the transcriptional response to epidermal growth factor receptor activation

2001· article· en· W1981116197 sur OpenAlexaff
Stephen J. Yarwood, James R. Woodgett

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCell Adhesion Molecules Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFibronectinLamininExtracellular matrixEpidermal growth factorCell biologyBiologyIntegrinCell adhesionGene expressionGeneMolecular biologyCell cultureCellBiochemistryGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The transcriptional response to epidermal growth factor (EGF) was examined in a cultured cell model of adhesion. Gene expression was monitored in human embryonic kidney cells (HEK293) after attachment of cells to the extracellular matrix (ECM) proteins, laminin, and fibronectin, by using complementary DNA microarrays printed with 1,718 individual human genes. Cluster analysis revealed that the influence of EGF on gene expression, either positive or negative, was largely independent of ECM composition. However, clusters of EGF-regulated genes were identified that were diagnostic of the type of ECM proteins to which cells were attached. In these clusters, attachment of cells to a laminin or fibronectin substrata specifically modified the direction of gene expression changes in response to EGF stimulation. For example, in HEK293 cells attached to fibronectin, EGF stimulated an increase in the expression of some genes; however, genes in the same group were nonresponsive or even suppressed in cells attached to laminin. Many of the genes regulated by EGF and ECM proteins in this manner are involved in ECM and cytoskeletal architecture, protein synthesis, and cell cycle control, indicating that cell responses to EGF stimulation can be dramatically affected by ECM composition.

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)0,002
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 enseignants0,278
Score d'incertitude au seuil0,242

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations71
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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