PML links aberrant cytokine signaling and oncogenic stress to cellular senescence
Notice bibliographique
Résumé
Senescence is a tumor suppressor mechanism triggered by oncogenic stimuli and characterized by a permanent cell cycle arrest mediated by tumor suppressors such as p53, Rb and PML. PML itself is critical for the formation of nuclear bodies (PML bodies) that accumulate in senescent cells rendering them suitable markers for the senescence phenotype. The mechanism of PML-induction during senescence is complex and includes increased PML gene transcription by p53 or transcription factors of the interferon/Jak/Stat pathway. In turn, PML engages both p53 and Rb, although the precise molecular processes are unknown. PML interacts with the DNA-binding domain of p53 facilitating p53 modifications. PML can also interact with Rb and may play a role in Rb-dependent gene silencing during senescence. Recent studies suggest an additional connection between PML and the senescence program. Senescence involves a constitutive activation of the DNA damage response. Intriguingly, proteins that signal DNA damage or help repairing it localize to PML bodies, suggesting that PML may play a role in the DNA damage response during senescence. We think that the discovery of factors acting upstream or downstream PML may help to understand how cells bypass senescence on their way to tumorigenesis. More importantly the PML pathway may eventually lead to novel anti-cancer therapies.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».