Pluripotent Transcription Factors Possess Distinct Roles in Normal versus Transformed Human Stem Cells
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer and normal stem cells (SCs) share proliferative properties of self-renewal and expression of key transcription factors (TFs). Despite similar TF identities, the functional role of specific TFs responsible for retaining SC state has yet to be examined in cancer. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: Here, we compare the role of Oct4 and Nanog, two-core pluripotent TFs, in transformed (t-hPSCs), and normal human pluripotent stem cells (hPSCs). Unlike normal SCs, self-renewal and survival of t-hPSCs were found to be independent of Oct4. In contrast, t-hPSCs exhibit hypersensitivity to reduction in Nanog and demonstrate complete loss of self-renewal coupled with apoptosis. Dual and sequential knockdown of Oct4 and Nanog revealed that sensitivity of t-hPSCs to Nanog was Oct4 dependent. CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: Our study indicates a bifurcation for the role of two-core SC and cancer related TFs in self-renewal and survival processes. We suggest that the divergent roles of these TFs establish a paradigm to develop novel therapeutics towards selective destruction of aggressive tumors harboring cancer stem cells (CSCs) with similar molecular signatures.
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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 ».