Paxillin Is a Target for Somatic Mutations in Lung Cancer: Implications for Cell Growth and Invasion
Notice bibliographique
Résumé
Lung cancer is characterized by abnormal cell growth and invasion, and the actin cytoskeleton plays a major role in these processes. The focal adhesion protein paxillin is a target of a number of oncogenes involved in key signal transduction and important in cell motility and migration. In lung cancer tissues, we have found that paxillin was highly expressed (compared with normal lung), amplified (12.1%, 8 of 66) and correlated with increased MET and epidermal growth factor receptor (EGFR) gene copy numbers, or mutated (somatic mutation rate of 9.4%, 18 of 191). Paxillin mutations (19 of 21) were clustered between LD motifs 1 and 2 and the LIM domains. The most frequent point mutation (A127T) enhanced lung cancer cell growth, colony formation, focal adhesion formation, and colocalized with Bcl-2 in vitro. Gene silencing from RNA interference of mutant paxillin led to reduction of cell viability. A murine in vivo xenograft model of A127T paxillin showed an increase in tumor growth, cell proliferation, and invasion. These results establish an important role for paxillin in lung cancer.
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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 ».