Regulation of <i>Her2/neu</i> promoter activity by the ETS transcription factor, ER81
Notice bibliographique
Résumé
Overexpression of the HER2/Neu receptor is correlated to a poor prognosis in tumor patients and leads to stimulation of mitogen-activated protein kinase (MAPK) signaling pathways, which in turn activate transcription factors, such as the ETS protein ER81. Here, we have analyzed whether, on the other hand, ER81 may regulate the Her2/neu gene. Indeed, ER81, together with its co-activators, p300 and CBP, activates the Her2/neu promoter, and this activation is enhanced upon stimulation of MAPK pathways as well as by oncogenic HER2/Neu protein. Furthermore, ER81 interacts with one ETS binding site in the Her2/neu promoter, whose mutation decreases ER81-mediated transcription. Activation of the Her2/neu promoter is also diminished upon mutation of MAPK-dependent phosphorylation sites in ER81 or upon deletion of ER81 transactivation domains. In addition, the ER81 DNA-binding domain on its own functions as a dominant-negative molecule, effectively repressing any stimulation of the Her2/neu promoter. Altogether, our results show that ER81 is a component of a positive regulatory feedback loop, in which the HER2/Neu protein activates ER81, as well as p300/CBP via MAPKs causing the upregulation of the Her2/neu gene.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».