SIPL1 enhances the proliferation, attachment, and migration of CHO cells by inhibiting PTEN function
Notice bibliographique
Résumé
The PTEN tumour suppressor plays critical roles in inhibiting cell proliferation, adhesion and migration through downregulation of the PI3K-AKT pathway. SIPL1 is a novel PTEN‑negative regulator (PTEN-NR) that contributes to PTEN inactivation during tumorigenesis. However, whether SIPL1 plays a role in inhibiting PTEN function in the process of cell adhesion and migration remains unclear. The aim of this study was to investigate this possibility using CHO-K1 cells, and western blotting, qPCR analyses and microscopy. Results showed that the overexpression of SIPL1 in CHO-K1 cells decreased the amount of PTEN protein. The downregulation was not caused by an obvious reduction in PTEN mRNA levels or ubiquitin-dependent protein degradation. Nonetheless, the reduction was functional, as SIPL1 overexpression increased the activation of AKT under serum‑starved conditions, promoting CHO-K1 cell proliferation in an AKT‑dependent manner. Furthermore, SIPL1 increased the migration and attachment of CHO-K1 cells. Taken together, the evidence suggested that SIPL1 promotes AKT activation by decreasing the amount of PTEN protein in CHO-K1 cells, thereby promoting cell proliferation and migration.
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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».