Transcriptional Cooperation between the Transforming Growth Factor-β and Wnt Pathways in Mammary and Intestinal Tumorigenesis
Notice bibliographique
Résumé
Transforming growth factor-beta (TGF-beta) and Wnt ligands function in numerous developmental processes, and alterations of both signaling pathways are associated with common pathologic conditions, including cancer. To obtain insight into the extent of interdependence of the two signaling cascades in regulating biological responses, we used an oligonucleotide microarray approach to identify Wnt and TGF-beta target genes using normal murine mammary gland epithelial cells as a model. Combination treatment of TGF-beta and Wnt revealed a novel transcriptional program that could not have been predicted from single ligand treatments and included a cohort of genes that were cooperatively induced by both pathways. These included both novel and known components or modulators of TGF-beta and Wnt pathways, suggesting that mutual feedback is a feature of the coordinated activities of the ligands. The majority of the cooperative targets display increased expression in tumors derived from either Min (many intestinal neoplasia) or mouse mammary tumor virus (MMTV)-Wnt1 mice, two models of Wnt-induced tumors, with nine of these genes (Ankrd1, Ccnd1, Ctgf, Gpc1, Hs6st2, IL11, Inhba, Mmp14, and Robo1) showing increases in both. Reduction of TGF-beta signaling by expression of a dominant-negative TGF-beta type II receptor in bigenic MMTV-Wnt1/DNIIR mice increased mammary tumor latency and was correlated with a decrease in expression of Gpc1, Inhba, and Robo1, three of the TGF-beta/Wnt cooperative targets. Our results indicate that the TGF-beta and Wnt/beta-catenin pathways are firmly intertwined and generate a unique gene expression pattern that can contribute to tumor progression.
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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 ».