Tyrosine Phosphorylation of Grb2: Role in Prolactin/Epidermal Growth Factor Cross Talk in Mammary Epithelial Cell Growth and Differentiation
Notice bibliographique
Résumé
Characterizing mechanisms regulating mammary cell growth and differentiation is vital, as they may contribute to breast carcinogenesis. Here, we examine a cross talk mechanism(s) downstream of prolactin (PRL), a primary differentiation hormone, and epidermal growth factor (EGF), an important proliferative factor, in mammary epithelial cell growth and differentiation. Our data indicate that EGF exerts inhibitory effects on PRL-induced cellular differentiation by interfering with Stat5a-mediated gene expression independent of the PRL-proximal signaling cascade. Additionally, our data show that PRL is a potent inhibitor of EGF-induced cell proliferation. We identify tyrosine phosphorylation of the growth factor receptor-bound protein 2 (Grb2) as a critical mechanism by which PRL antagonizes EGF-induced cell proliferation by attenuating the activation of the Ras/mitogen-activated protein kinase (MAPK) pathway. Together, our results define a novel negative cross-regulation between PRL and EGF involving the Jak2/Stat5a and Ras/MAPK pathways through tyrosine phosphorylation of Grb2.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».