Notice bibliographique
Résumé
N-Glycan branching in the medial-Golgi generates ligands for lattice-forming lectins (e.g., galectins) that regulate surface levels of glycoproteins including epidermal growth factor (EGF) and transforming growth factor-beta (TGF-beta) receptors. Moreover, functional classes of glycoproteins differ in N-glycan multiplicities (number of N-glycans/peptide), a genetically encoded feature of glycoproteins that interacts with metabolic flux (UDP-GlcNAc) and N-glycan branching to differentially regulate surface levels. Oncogenesis increases beta1,6-N-acetylglucosaminyltransferase V (encoded by Mgat5) expression, and its high-affinity galectin ligands promote surface retention of growth receptors with a reduced dependence on UDP-GlcNAc. Mgat5(-/-) tumor cells are less metastatic in vivo and less responsive to cytokines in vitro, but undergo secondary changes that support tumor cell proliferation. These include loss of Caveolin-1, a negative regulator of EGF signaling, and increased reactive oxygen species, an inhibitor of phosphotyrosine phosphatases. These studies suggest a systems approach to cancer treatment where the surface distribution of receptors is targeted through metabolism and N-glycan branching to induce growth arrest.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».