Apoptosis effects of Xrel3 c-Rel/Nuclear Factor-kappa B homolog in human cervical cancer cells
Notice bibliographique
Résumé
Cervical cancer is considered a common yet preventable cause of death in women. In this report, we studied the role of the NF-kappaB gene family in HeLa human cervical cancer cells, using the Xrel3 c-Rel homologue of Xenopus laevis. The expression of Xrel3/c-Rel slowed cell growth 6-fold, consistent with an upregulated expression of the cell cycle inhibitor p21. The activated PARP apoptosis effector was significantly increased (P<0.01). Based on cell viability assays Xrel3 provided an anti-apoptotic effect in 1 microM cisplatin, and this was associated with significantly lower levels of the apoptotic proteins Bax and MDM-2 (P<0.05). Furthermore, there was a 3-fold drop in the level of the tumor suppressor protein p53. In 5 microM cisplatin, expression of HeLa Xrel3 enhanced apoptosis by significantly increasing the expression of the apoptotic proteins Bax and MDM-2 (P<0.05). However, the tumor suppressor protein p53 showed a significant decrease (P<0.05) relative to the control. Thus, c-Rel/NF-kappaB may potentially be of clinical significance, especially in tumors exhibiting resistance to high-level chemotherapy.
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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 ».