Selective Activation of the Glucocorticoid Receptor by Steroid Antagonists in Human Breast Cancer and Osteosarcoma Cells
Notice bibliographique
Résumé
Steroid hormones regulate the transcription of numerous genes via high affinity receptors that act in concert with chromatin remodeling complexes, coactivators and corepressors. We have compared the activities of a variety of glucocorticoid receptor (GR) antagonists in breast cancer and osteosarcoma cell lines engineered to stably maintain the mouse mammary tumor virus promoter. In both cell types, GR activation by dexamethasone occurs via the disruption of mouse mammary tumor virus chromatin structure and the recruitment of receptor coactivator proteins. However, when challenged with a variety of antagonists the GR displays differential ability to activate transcription within the two cell types. For the breast cancer cells, the antagonists fail to activate the promoter and do not promote the association of the GR with either remodeling or coactivator proteins. In contrast, in osteosarcoma cells, the antiglucocorticoids, RU486 and RU43044, exhibit partial agonist activity. The capacity of these antagonists to stimulate transcription in the osteosarcoma cells is reflected in the ability of the RU486-bound receptor to remodel chromatin and associate with chromatin-remodeling proteins. Similarly, the observation that the RU486-bound receptor does not fully activate transcription is consistent with its inability to recruit receptor coactivator proteins.
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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) | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».