Activator Protein-1 Transcription Factors Are Associated with Progression and Recurrence of Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
To identify biomarkers that discriminate the aggressive forms of prostate cancer, we performed gene expression profiling of prostate tumors using a genetically engineered mouse model that recapitulates the stages of human prostate cancer, namely Nkx3.1; Pten mutant mice. We observed a significant deregulation of the epidermal growth factor and mitogen-activated protein kinase (MAPK) signaling pathways, as well as their major downstream effectors--the activator protein-1 transcription factors c-Fos and c-Jun. Forced expression of c-Fos and c-Jun in prostate cancer cells promotes tumorigenicity and results in activation of extracellular signal-regulated kinase (Erk) MAPK signaling. In human prostate cancer, up-regulation of c-Fos and c-Jun proteins occurs in advanced disease and is correlated with Erk MAPK pathway activation, whereas high levels of c-Jun expression are associated with disease recurrence. Our analyses reveal a hitherto unappreciated role for AP-1 transcription factors in prostate cancer progression and identify c-Jun as a marker of high-risk prostate cancer. This study provides a striking example of how accurate mouse models can provide insights on molecular processes involved in progression and recurrence of human cancer.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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.
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 ».