Tumor protein 53-induced nuclear protein 1 expression is repressed by miR-155, and its restoration inhibits pancreatic tumor development
Notice bibliographique
Résumé
Pancreatic cancer is a disease with an extremely poor prognosis. Tumor protein 53-induced nuclear protein 1 (TP53INP1) is a proapoptotic stress-induced p53 target gene. In this article, we show by immunohistochemical analysis that TP53INP1 expression is dramatically reduced in pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) and this decrease occurs early during pancreatic cancer development. TP53INP1 reexpression in the pancreatic cancer-derived cell line MiaPaCa2 strongly reduced its capacity to form s.c., i.p., and intrapancreatic tumors in nude mice. This anti-tumoral capacity is, at least in part, due to the induction of caspase 3-mediated apoptosis. In addition, TP53INP1(-/-) mouse embryonic fibroblasts (MEFs) transformed with a retrovirus expressing E1A/ras(V12) oncoproteins developed bigger tumors than TP53INP1(+/+) transformed MEFs or TP53INP1(-/-) transformed MEFs with restored TP53INP1 expression. Finally, TP53INP1 expression is repressed by the oncogenic micro RNA miR-155, which is overexpressed in PDAC cells. TP53INP1 is a previously unknown miR-155 target presenting anti-tumoral activity.
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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 ».