Pten Deficiency in Melanocytes Results in Resistance to Hair Graying and Susceptibility to Carcinogen-Induced Melanomagenesis
Notice bibliographique
Résumé
Phosphate and tensin homologue deleted on chromosome 10 (PTEN) is a tumor suppressor gene inactivated in numerous sporadic cancers, including melanomas. To analyze Pten functions in melanocytes, we used the Cre-loxP system to delete Pten specifically in murine pigment-producing cells and generated DctCrePten(flox/flox) mice. Half of DctCrePten(flox/flox) mice died shortly after birth with enlargements of the cerebral cortex and hippocampus. Melanocytes were increased in the dermis of perinatal DctCrePten(flox/flox) mice. When the mutants were subjected to repeated depilations, melanocyte stem cells in the bulge of the hair follicle resisted exhaustion and the mice were protected against hair graying. Although spontaneous melanomas did not form in DctCrePten(flox/flox) mice, large nevi and melanomas developed after carcinogen exposure. DctCrePten(flox/flox) melanocytes were increased in size and exhibited heightened activation of Akt and extracellular signal-regulated kinases, increased expression of Bcl-2, and decreased expression of p27(Kip1). Our results show that Pten is important for the maintenance of melanocyte stem cells and the suppression of melanomagenesis.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».