Pituitary-Specific Knockout of the Carney Complex Gene Prkar1a Leads to Pituitary Tumorigenesis
Notice bibliographique
Résumé
Carney complex (CNC) is an inherited neoplasia syndrome characterized by spotty skin pigmentation, myxomas, endocrine tumors, and schwannomas. Among the endocrine tumors that comprise the syndrome, GH-producing pituitary tumors are seen in approximately 10% of patients, although biochemical abnormalities of the GH axis are much more common. To explore the role of loss of the CNC gene PRKAR1A on pituitary tumorigenesis, we produced a tissue-specific knockout (KO) of this gene in the mouse. For these studies, we generated a mouse line expressing the cre recombinase in pituitary cells using the rat GHRH receptor promoter. These mice were then crossed with Prkar1a conditional null animals to produce tissue-specific KOs. Although prolactinomas were observed in KO and control mice, the KO mice exhibited a significantly increased frequency of pituitary tumors compared with wild-type or conventional Prkar1a(+/-) mice. Characterization of the tumors demonstrated they were composed of cells of the Pit1 lineage that stained for GH, prolactin, and TSH. At the biochemical level, levels of GH in the serum of KO animals were markedly elevated compared with controls, regardless of the presence of a frank tumor. These data indicate that complete loss of Prkar1a is sufficient to allow the formation of pituitary tumors and abnormalities of the GH axis, in close analogy to human patients with CNC.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».