A Zebrafish Model to Study and Therapeutically Manipulate Hypoxia Signaling in Tumorigenesis
Notice bibliographique
Résumé
Hypoxic signaling is a central modulator of cellular physiology in cancer. Core members of oxygen-sensing pathway including the von Hippel-Lindau tumor suppressor protein (pVHL) and the hypoxia inducible factor (HIF) transcription factors have been intensively studied, but improved organismal models might speed advances for both pathobiologic understanding and therapeutic modulation. To study HIF signaling during tumorigenesis and development in zebrafish, we developed a unique in vivo reporter for hypoxia, expressing EGFP driven by prolyl hydroxylase 3 (phd3) promoter/regulatory elements. Modulation of HIF pathway in Tg(phd3::EGFP) embryos showed a specific role for hypoxic signaling in the transgene activation. Zebrafish vhl mutants display a systemic hypoxia response, reflected by strong and ubiquitous transgene expression. In contrast to human VHL patients, heterozygous Vhl mice and vhl zebrafish are not predisposed to cancer. However, upon exposure to dimethylbenzanthracene (DMBA), the vhl heterozygous fish showed an increase in the occurrence of hepatic and intestinal tumors, a subset of which exhibited strong transgene expression, suggesting loss of Vhl function in these tumor cells. Compared with control fish, DMBA-treated vhl heterozygous fish also showed an increase in proliferating cell nuclear antigen-positive renal tubules. Taken together, our findings establish Vhl as a genuine tumor suppressor in zebrafish and offer this model as a tool to noninvasively study VHL and HIF signaling during tumorigenesis and development.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».