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Enregistrement W2082830386 · doi:10.1074/jbc.m909382199

Characterization of Retinoic Acid Receptor-deficient Keratinocytes

2000· article· en· W2082830386 sur OpenAlexaff
Philippe Goyette, Chang Feng Chen, Wei Wang, F. Seguin, David Lohnes

Notice bibliographique

RevueJournal of Biological Chemistry · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRetinoids in leukemia and cellular processes
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de MontréalMontreal Clinical Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRetinoidRetinoic acidKeratinocyteEpidermis (zoology)Retinoid X receptor gammaRetinoic acid receptorBiologyReceptorRetinoic acid receptor alphaCell biologyCancer researchBiochemistryIn vitroGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Retinoids are essential for normal epidermal growth and differentiation and show potential for the prevention or treatment of various epithelial neoplasms. The retinoic acid receptors (RARalpha, -beta, and -gamma) are transducers of the retinoid signal. The epidermis expresses RARgamma and RARalpha, both of which are potential mediators of the effects of retinoids in the epidermis. To further investigate the role(s) of these receptors, we derived transformed keratinocyte lines from wild-type, RARalpha, RARgamma, and RARalphagamma null mice and investigated their response to retinoids, including growth inhibition, markers of growth and differentiation, and AP-1 activity. Our results indicate that RARgamma is the principle receptor contributing to all-trans-retinoic acid (RA)-mediated growth arrest in this system. This effect partially correlated with inhibition of AP-1 activity. In the absence of RARs, the synthetic retinoid N-(4-hydroxyphenyl)-retinamide inhibited growth; this was not observed with RA, 9-cis RA, or the synthetic retinoid (E)-4-[2-(5, 5, 8, 8 tetramethyl-5,6,7,8-tetrahydro-2-naphthalenyl)-1-propenyl] benzoic acid. Finally, both RARalpha and RARgamma differently affected the expression of some genes, suggesting both specific and overlapping roles for the RARs in keratinocytes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,962

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,217 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations29
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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