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Enregistrement W2067697669 · doi:10.1158/0008-5472.can-06-0984

Critical Roles for Non-pRb Targets of Human Papillomavirus Type 16 E7 in Cervical Carcinogenesis

2006· article· en· W2067697669 sur OpenAlexaff
Scott Balsitis, Frederick A. Dick, Nicholas J. Dyson, Paul F. Lambert

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical Cancer and HPV Research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésCarcinogenesisCancer researchE2FBiologyRetinoblastoma proteinDysplasiaCervical cancerContext (archaeology)Cervical intraepithelial neoplasiaCell cycleCancerGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-risk human papillomaviruses (HPV) encode two oncogenes, E6 and E7, expressed in nearly all cervical cancers. In vivo, HPV-16 E7 has been shown to induce multiple phenotypes in the context of transgenic mice, including cervical cancer. E7 is a multifunctional protein known best for its ability to inactivate the tumor suppressor pRb. To determine the importance of pRb inactivation by E7 in cervical cancer, we pursued studies with genetically engineered mice. E7 expression in estrogen-treated murine cervix induced dysplasia and invasive cancers as reported previously, but targeted Rb inactivation in cervical epithelium was not sufficient to induce any cervical dysplasia or neoplasia. Furthermore, E7 induced cervical cancer formation even when the E7-pRb interaction was disrupted by the use of a knock-in mouse carrying an E7-resistant mutant Rb allele. pRb inactivation was necessary but not sufficient for E7 to overcome differentiation-induced or DNA damage-induced cell cycle arrest, and expression patterns of the E2F-responsive genes Mcm7 and cyclin E indicate that other E2F regulators besides pRb are important targets of E7. Together, these data indicate that non-pRb targets of E7 play critical roles in cervical carcinogenesis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,351
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,371 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations77
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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