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Enregistrement W2084915584 · doi:10.1158/1538-7445.am10-1239

Abstract 1239: The transcription factor Kaiso negatively regulates the hypoxia inducible factor-1 alpha

2010· article· en· W2084915584 sur OpenAlexaff
Christina C. Pierre, Laura Beatty, Juliet M. Daniel

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Hypoxia, and Metabolism
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranscription factorHypoxia-inducible factorsCell biologyCarcinogenesisHypoxia (environmental)G alpha subunitHIF1ABiologyHypoxia-Inducible Factor 1Transcription (linguistics)Cellular adaptationCancer researchProtein subunitChemistryGeneGeneticsOxygen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Hypoxia (reduced oxygen levels) is a common characteristic of solid tumors, and is strongly correlated with poor prognosis and resistance to treatment. In response to hypoxia, cells initiate a cascade of transcriptional events regulated by the Hypoxia Inducible Factor 1 (HIF-1) heterodimer. During hypoxia, the oxygen sensitive HIF-1α subunit is stabilized and translocates to the nucleus where it interacts with the HIF-1β subunit to form a functional HIF-1 transcription factor that regulates genes to facilitate cellular adaptation to hypoxia. To date, while the mechanisms governing HIF-1α stabilization and function have been well studied, those governing HIF-1α gene expression are not fully understood. Recent studies have revealed that the transcription factor Kaiso, a member of the POZ-ZF family of transcription factors implicated in tumorigenesis, is aberrantly expressed and mislocalized at the hypoxic core of various tumors. Mounting evidence suggests that, like other POZ-ZF proteins, Kaiso has a role in tumorigenesis. More importantly, the HIF-1α promoter contains several copies of the consensus Kaiso Binding Site (KBS) suggesting that HIF-1α may be a Kaiso target gene. Since HIF-1α is a key regulator of many hypoxia-induced pathways, and Kaiso is aberrantly expressed in hypoxia, some feed-back mechanism may exist between Kaiso and HIF-1α. These studies seek to elucidate the relationship between Kaiso and HIF-1α during the adaptive response to hypoxia. Methods: Western blot analysis was performed on whole cell lysates harvested from cultured cells that were incubated in hypoxia for varying time periods to compare Kaiso expression levels in these cells. Electrophoretic Mobility Shift Assays (EMSAs) were used to determine the specificity of Kaiso binding to the HIF-1α promoter. To assess the effect of Kaiso on HIF-1α transcription, promoter-reporter assays were performed in cultured cells using a HIF-1α promoter-luciferase construct and a Kaiso expression plasmid. Results: During hypoxia, Kaiso protein levels steadily decline and are significantly reduced after 24 hours in the MCF7 tumor epithelial cell line. Interestingly, the decrease in Kaiso protein levels is less apparent in the non-tumor MCF10A breast cell line. Kaiso binds 3 of the 6 putative Kaiso binding sites as well as a CpG rich region in the HIF-1α promoter in a methylation-dependent manner. Furthermore, Kaiso represses transcription of the HIF-1α promoter in MCF7, MCF10A and HCT116 cell lines. Conclusion: These results indicate that Kaiso negatively regulates HIF-1α and thus implicates HIF-1α as a Kaiso target gene. The fluctuation of Kaiso expression during hypoxia suggests that HIF-1 may also regulate Kaiso and that a feedback mechanism may exist between Kaiso and HIF-1α. Ongoing studies are being performed to elucidate the functional interaction between HIF-1α and Kaiso. Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the 101st Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2010 Apr 17-21; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2010;70(8 Suppl):Abstract nr 1239.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,007

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,296 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2010
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