Transforming Growth Factor-β Regulator SnoN Modulates Mammary Gland Branching Morphogenesis, Postlactational Involution, and Mammary Tumorigenesis
Notice bibliographique
Résumé
SnoN is an important negative regulator of transforming growth factor-beta (TGF-beta) signaling that was originally identified as a transforming oncogene in chicken embryonic fibroblasts. Both pro-oncogenic and antioncogenic activities of SnoN have been reported, but its function in normal epithelial cells has not been defined. In the mouse mammary gland, SnoN is expressed at relatively low levels, but it is transiently upregulated at late gestation before being downregulated during lactation and early involution. To assess the effects of elevated levels of SnoN, we generated transgenic mice expressing a SnoN fragment under the control of the mouse mammary tumor virus promoter. In this model system, SnoN elevation increased side-branching and lobular-alveolar proliferation in virgin glands, while accelerating involution in postlactation glands. Increased proliferation stimulated by SnoN was insufficient to induce mammary tumorigenesis. In contrast, elevated levels of SnoN cooperated with polyoma middle T antigen to accelerate the formation of aggressive multifocal adenocarcinomas and to increase the formation of pulmonary metastases. Our studies define functions of SnoN in mammary epithelial cell proliferation and involution, and provide the first in vivo evidence of a pro-oncogenic role for SnoN in mammalian tumorigenesis.
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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 ».