The PKC/NF-κB Signaling Pathway Induces APOBEC3B Expression in Multiple Human Cancers
Notice bibliographique
Résumé
Overexpression of the antiviral DNA cytosine deaminase APOBEC3B has been linked to somatic mutagenesis in many cancers. Human papillomavirus infection accounts for APOBEC3B upregulation in cervical and head/neck cancers, but the mechanisms underlying nonviral malignancies are unclear. In this study, we investigated the signal transduction pathways responsible for APOBEC3B upregulation. Activation of protein kinase C (PKC) by the diacylglycerol mimic phorbol-myristic acid resulted in specific and dose-responsive increases in APOBEC3B expression and activity, which could then be strongly suppressed by PKC or NF-κB inhibition. PKC activation caused the recruitment of RELB, but not RELA, to the APOBEC3B promoter, implicating noncanonical NF-κB signaling. Notably, PKC was required for APOBEC3B upregulation in cancer cell lines derived from multiple tumor types. By revealing how APOBEC3B is upregulated in many cancers, our findings suggest that PKC and NF-κB inhibitors may be repositioned to suppress cancer mutagenesis, dampen tumor evolution, and decrease the probability of adverse outcomes, such as drug resistance and metastasis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».