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Enregistrement W2103341611 · doi:10.7150/ijbs.8337

Involvement of PAR-4 in Cannabinoid-Dependent Sensitization of Osteosarcoma Cells to TRAIL-Induced Apoptosis

2014· article· en· W2103341611 sur OpenAlexaff
Antonietta Notaro, Selenia Sabella, Ornella Pellerito, Riccardo Di Fiore, Anna De Blasio, Renza Vento, Giuseppe Calvaruso, Michela Giuliano

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Biological Sciences · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutophagy in Disease and Therapy
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della Ricerca
Mots-clésCell biologyApoptosisCannabinoid receptorAutophagyProgrammed cell deathChemistryAutophagosomeCannabinoidCellCell cycleCancer researchBiologyReceptorAgonistBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The synthetic cannabinoid WIN 55,212-2 is a potent cannabinoid receptor agonist with anticancer potential. Experiments were performed to determine the effects of WIN on proliferation, cell cycle distribution, and programmed cell death in human osteosarcoma MG63 and Saos-2 cells. Results show that WIN induced G2/M cell cycle arrest, which was associated with the induction of the main markers of ER stress (GRP78, CHOP and TRB3). In treated cells we also observed the conversion of the cytosolic form of the autophagosome marker LC3-I into LC3-II (the lipidated form located on the autophagosome membrane) and the enhanced incorporation of monodansylcadaverine and acridine orange, two markers of the autophagic compartments such as autolysosomes. WIN also induced morphological effects in MG63 cells consisting in an increase in cell size and a marked cytoplasmic vacuolization. However, WIN effects were not associated with a canonical apoptotic pathway, as demonstrated by the absence of specific features, and only the addition of TRAIL to WIN-treated cells led to apoptotic death probably mediated by up-regulation of the tumor suppressor factor PAR-4, whose levels increased after WIN treatment, and by the translocation of GRP78 on cell surface.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,281 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations40
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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