CARM1 Is an Important Determinant of ERα-Dependent Breast Cancer Cell Differentiation and Proliferation in Breast Cancer Cells
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancers with estrogen receptor α (ERα) expression are often more differentiated histologically than ERα-negative tumors, but the reasons for this difference are poorly understood. One possible explanation is that transcriptional cofactors associated with ERα determine the expression of genes which promote a more differentiated phenotype. In this study, we identify one such cofactor as coactivator-associated arginine methyltransferase 1 (CARM1), a unique coactivator of ERα that can simultaneously block cell proliferation and induce differentiation through global regulation of ERα-regulated genes. CARM1 was evidenced as an ERα coactivator in cell-based assays, gene expression microarrays, and mouse xenograft models. In human breast tumors, CARM1 expression positively correlated with ERα levels in ER-positive tumors but was inversely correlated with tumor grade. Our findings suggest that coexpression of CARM1 and ERα may provide a better biomarker of well-differentiated breast cancer. Furthermore, our findings define an important functional role of this histone arginine methyltransferase in reprogramming ERα-regulated cellular processes, implicating CARM1 as a putative epigenetic target in ER-positive breast cancers.
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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) | 0,002 | 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 ».