Elevated expression of tumor necrosis factor‐α signaling molecules in colonic tumors of Zucker obese (fa/fa) rats
Notice bibliographique
Résumé
Zucker obese rats are highly sensitive to colon cancer and possess a plethora of metabolic abnormalities including elevated levels of cytokine tumor necrosis factor-alpha (TNF-alpha). The main objective of this study was to determine if physiologically elevated TNF-alpha affects colonic tumor phenotype with regard to an altered TNF-alpha signaling pathway. Zucker obese (fa/fa, homozygous recessive for dysfunctional leptin receptors), Zucker lean (Fa/fa, Fa/Fa) and Sprague-Dawley (SD) rats were injected twice with azoxymethane (10 mg/kg) over 2 weeks. After 30 weeks, the animals were terminated and physiological and tumor parameters were assessed. Obese rats had notably higher body and organ weights as well as plasma TNF-alpha, insulin and leptin levels than lean or SD animals. A 100% tumor incidence and significantly higher tumor size, multiplicity and burden were found in obese rats compared to the lean group that had 47.8% tumor incidence. The SD group had the lowest tumor incidence (20.0%). Tumors from obese animals had higher protein levels of TNF-alpha, TNF-alpha-receptor-2 (TNFR2), nuclear transcription factor-kappaB (NF-kappaB) and IkappaB-kinasebeta (IKKbeta) compared to lean animals. In both obese and lean groups, expression levels of these proteins were higher in tumors than in surrounding, normal-appearing colonic mucosae. These findings support an important role for TNF-alpha signaling in tumorigenesis and demonstrate that tumors growing in an obese state had significantly different expression levels of TNFR2 and NF-kappaB, proteins known to play a critical role in growth and survival, than those growing in the lean state. It is concluded that the physiological state of the host intricately affects tumor phenotype.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».