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Enregistrement W1981120003 · doi:10.1182/blood-2014-04-567065

HIF-1α can act as a tumor suppressor gene in murine acute myeloid leukemia

2014· article· en· W1981120003 sur OpenAlexfundno aff
Talía Velasco-Hernández, Axel Hyrenius‐Wittsten, Matilda Rehn, David Bryder, Jörg Cammenga

Notice bibliographique

RevueBlood · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Hypoxia, and Metabolism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBarncancerfondenUniversité de MontréalCancerfonden
Mots-clésMyeloid leukemiaCancer researchLeukemiaTumor suppressor geneGeneSuppressorBiologyMedicineImmunologyGeneticsCarcinogenesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Self-renewal of hematopoietic stem cells (HSCs) and leukemia-initiating cells (LICs) has been proposed to be influenced by low oxygen tension (hypoxia). This signaling, related to the cellular localization inside the bone marrow niche and/or influenced by extrinsic factors, promotes the stabilization of hypoxia-inducible factors (HIFs). Whether HIF-1α can be used as a therapeutic target in the treatment of myeloid malignancies remains unknown. We have used 3 different murine models to investigate the role of HIF-1α in acute myeloid leukemia (AML) initiation/progression and self-renewal of LICs. Unexpectedly, we failed to observe a delay or prevention of disease development from hematopoietic cells lacking Hif-1α. In contrast, deletion of Hif-1α resulted in faster development of the disease and an enhanced leukemia phenotype in some of the investigated models. Our results therefore warrant reconsideration of the role of HIF-1α and, as a consequence, question its generic therapeutic usefulness in AML.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,231
Score d'incertitude au seuil0,779

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations96
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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