Activation of EDTA-Resistant Gelatinases in Malignant Human Tumors
Notice bibliographique
Résumé
Among the many proteases associated with human cancer, seprase or fibroblast activation protein alpha, a type II transmembrane glycoprotein, has two types of EDTA-resistant protease activities: dipeptidyl peptidase and a 170-kDa gelatinase activity. To test if activation of gelatinases associated with seprase could be involved in malignant tumors, we used a mammalian expression system to generate a soluble recombinant seprase (r-seprase). In the presence of putative EDTA-sensitive activators, r-seprase was converted into 70- to 50-kDa shortened forms of seprase (s-seprase), which exhibited a 7-fold increase in gelatinase activity, whereas levels of dipeptidyl peptidase activity remained unchanged. In malignant human tumors, seprase is expressed predominantly in tumor cells as shown by in situ hybridization and immunohistochemistry. Proteins purified from experimental xenografts and malignant tumors using antibody- or lectin-affinity columns in the presence of 5 mmol/L EDTA were assayed for seprase activation in vivo. Seprase expression and activation occur most prevalently in ovarian carcinoma but were also detected in four other malignant tumor types, including adenocarcinoma of the colon and stomach, invasive ductal carcinoma of the breast, and malignant melanoma. Together, these data show that, in malignant tumors, seprase is proteolytically activated to confer its substrate specificity in collagen proteolysis and tumor invasion.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».