Fibroblast Growth Factor 2 and Estrogen Control the Balance of Histone 3 Modifications Targeting MAGE-A3 in Pituitary Neoplasia
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Four members of the fibroblast growth factor receptor (FGFR) family transduce signals of a diverse group of FGF ligands. The FGFR2-IIIb isoform is abundantly present in the normal pituitary gland with contrasting down-regulation in neoplastic pituitary cells. cDNA profiling identified the cancer-testis antigen melanoma-associated antigen A3 (MAGE-A3) as a putative target negatively regulated by FGFR2. EXPERIMENTAL DESIGN: Comparisons were made between normal and neoplastic human and mouse pituitary cells. Gene expression was examined by reverse transcription-PCR, DNA methylation was determined by methylation-specific PCR and combined bisulfite restriction analysis, and histone modification marks were identified by chromatin immunoprecipitation. RESULTS: Normal human pituitary tissue that expresses FGFR2-IIIb does not express MAGE-A3; in contrast, pituitary tumors that are FGFR2 negative show abundant MAGE-A3 mRNA expression. MAGE-A3 expression correlates with the presence and extent of DNA promoter methylation; more frequent and higher-degree methylation is present in the normal gland compared with pituitary tumors. Conversely, pituitary tumors are hypomethylated, particularly in females where MAGE-A3 expression is nearly thrice higher than in males. Estradiol treatment induces MAGE-A3 through enhanced histone 3 acetylation and diminished methylation. The effects of estradiol are directly opposed by FGF7/FGFR2-IIIb. Down-regulation of MAGE-A3 results in p53 transcriptional induction, also through reciprocal histone acetylation and methylation modifications. CONCLUSIONS: These findings highlight MAGE-A3 as a target of FGFR2-IIIb and estrogen action and provide evidence for a common histone-modifying network in the control of the balance between opposing signals.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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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 découle