Early onset of neoplasia in the prostate and skin of mice with tissue-specific deletion of Pten
Notice bibliographique
Résumé
PTEN is a tumor suppressor gene mutated in various advanced human neoplasias, including glioblastomas and prostate, breast, endometrial, and kidney cancers. This tumor suppressor is a lipid phosphatase that negatively regulates cell survival and proliferation mediated by phosphatidylinositol 3-kinase/protein kinase B signaling. Using the Cre-loxP system, we selectively inactivated Pten in murine tissues in which the MMTV-LTR promoter is active, resulting in hyperproliferation and neoplastic changes in Pten-null skin and prostate. These phenotypes had early onset and were completely penetrant. Abnormalities in Pten mutant skin consisted of mild epidermal hyperplasia, whereas prostates from these mice exhibited high-grade prostatic intraepithelial neoplasia (HGPIN) that frequently progressed to focally invasive cancer. These data demonstrate that Pten is an important physiological regulator of growth in the skin and prostate. Further, the early onset of HGPIN in Pten mutant males is unique to this animal model and implicates PTEN mutations in the initiation of prostate cancer. Consistent with high PTEN mutation rates in human prostate tumors, these data indicate that PTEN is a critical tumor suppressor in this organ.
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 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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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.
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 ».