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Enregistrement W2032152255 · doi:10.4161/15384101.2014.947759

Analysis of STAT4 expression in cutaneous T-cell lymphoma (CTCL) patients and patient-derived cell lines

2014· article· en· W2032152255 sur OpenAlexafffund
Ivan V. Litvinov, Brendan Cordeiro, Simon Fredholm, Niels Ødum, Hanieh Zargham, Yuanshen Huang, Youwen Zhou, Kevin Pehr, Thomas S. Kupper, Anders Woetmann, Denis Sasseville

Notice bibliographique

RevueCell Cycle · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCutaneous lymphoproliferative disorders research
Établissements canadiensSKiN HealthUniversity of British ColumbiaQuest University CanadaMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCanadian Institutes of Health ResearchNovo Nordisk FondenUniversität Bielefeld
Mots-clésSTAT4BiologyDownregulation and upregulationCancer researchMycosis fungoidesPhenotypemicroRNAHistone deacetylaseSTAT6Histone deacetylase inhibitorImmunologyLymphomaSignal transductionHistoneTranscription factorstatCell biologyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deregulation of STAT signaling has been implicated in the pathogenesis for a variety of cancers, including CTCL. Recent reports indicate that loss of STAT4 expression is an important prognostic marker for CTCL progression and is associated with the acquisition of T helper 2 cell phenotype by malignant cells. However, little is known about the molecular mechanism behind the downregulation of STAT4 in this cancer. In the current work we test the expression of STAT4 and STAT6 via RT-PCR and/or Western Blot in CTCL lesional skin samples and in immortalized patient-derived cell lines. In these malignant cell lines we correlate the expression of STAT4 and STAT6 with the T helper (Th) phenotype markers and test the effect of Histone Deacetylase (HDAC) inhibitors and siRNA-mediated knock down of miR-155 on STAT4 expression. Our findings demonstrate that STAT4 expression correlates with Th1 phenotype, while STAT6 is associated with the Th2 phenotype. Our results further document that STAT4 and STAT6 genes are inversely regulated in CTCL. Treatment with HDAC inhibitors upregulates STAT4 expression, while at the same time decreases STAT6 expression in MyLa cells. Also, siRNA-mediated knock down of miR-155 leads to upregulation in STAT4 expression in MyLa cells. In summary, our results suggest that loss of STAT4 expression and associated switch to Th2 phenotype during Mycosis Fungoides progression may be driven via aberrant histone acetylation and/or upregulation of oncogenic miR-155 microRNA.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations75
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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