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Enregistrement W2093282527 · doi:10.1158/0008-5472.can-03-2558

Normal Cells Control the Growth of Neighboring Transformed Cells Independent of Gap Junctional Communication and Src Activity

2004· article· en· W2093282527 sur OpenAlexaff
David B. Alexander, Hitoshi Ichikawa, John F. Bechberger, Virginijus Valiūnas, Misao Ohki, Christian C. Naus, Takehiko Kunimoto, Hiroyuki Tsuda, W. Todd Miller, Gary S. Goldberg

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueConnexins and lens biology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésCell biologyBiologyProto-oncogene tyrosine-protein kinase SrcCancer cellGrowth factorCadherinTranscription factorGap junctionIntracellularSignal transductionCellCancerReceptorGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The growth of many types of cancer cells can be controlled by surrounding normal cells. However, mechanisms underlying this phenomenon have not been defined. We used a layered culture system to investigate how nontransformed cells suppress the growth of neighboring transformed cells. Direct physical contact between transformed and nontransformed cells was required for growth suppression of transformed cells in this system; communication by diffusible factors was not sufficient. However, significant gap junctional communication was not required, indicating that other intercellular junctions mediated this growth regulatory response. We also report that the Src kinase activity in transformed cells was not directly inhibited by contact with nontransformed cells. Instead, nontransformed cells increased the expression of serum deprivation-response protein and the transcription factor four and a half LIM domain 1 in tumor cells. In addition, these results suggest mechanisms by which normal cells may block Wnt signaling, inhibit insulin-like growth factor activity, and promote host recognition of neighboring tumor cells.

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)0,001
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,181

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations64
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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