The Effect of a DNA Repair Gene on Cellular Invasiveness: Xrcc3 Over-Expression in Breast Cancer Cells
Notice bibliographique
Résumé
Over-expression of DNA repair genes has been associated with resistance to radiation and DNA-damage induced by chemotherapeutic agents such as cisplatin. More recently, based on the analysis of genome expression profiling, it was proposed that over-expression of DNA repair genes enhances the invasive behaviour of tumour cells. In this study we present experimental evidence utilizing functional assays to test this hypothesis. We assessed the effect of the DNA repair proteins known as X-ray complementing protein 3 (XRCC3) and RAD51, to the invasive behavior of the MCF-7 luminal epithelial-like and BT20 basal-like triple negative human breast cancer cell lines. We report that stable or transient over-expression of XRCC3 but not RAD51 increased invasiveness in both cell lines in vitro. Moreover, XRCC3 over-expressing MCF-7 cells also showed a higher tumorigenesis in vivo and this phenotype was associated with increased activity of the metalloproteinase MMP-9 and the expression of known modulators of cell-cell adhesion and metastasis such as CD44, ID-1, DDR1 and TFF1. Our results suggest that in addition to its' role in facilitating repair of DNA damage, XRCC3 affects invasiveness of breast cancer cell lines and the expression of genes associated with cell adhesion and invasion.
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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 | 0,001 |
| 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 ».