MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2163894821 · doi:10.1158/0008-5472.can-03-3038

Hypoxia Enhances Metastatic Efficiency by Up-Regulating Mdm2 in KHT Cells and Increasing Resistance to Apoptosis

2004· article· en· W2163894821 sur OpenAlexaff
Li Zhang, Rićhard P. Hill

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Hypoxia, and Metabolism
Établissements canadiensUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésMdm2Hypoxia (environmental)ApoptosisCancer researchTransactivationTransfectionBiologyProgrammed cell deathTumor hypoxiaMetastasisGeneChemistryTranscription factorInternal medicineMedicineCancerGeneticsOxygen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tumor hypoxia has been reported to be a negative prognostic factor in a number of tumor sites. Both clinical and experimental studies have suggested a positive correlation between tumor hypoxia and increased metastatic efficiency; however, the mechanisms are not understood. In this study, the mechanisms of hypoxia-enhanced metastasis have been investigated in murine KHT fibrosarcoma and SCC VII cells. We have observed that hypoxia-pretreated KHT-C cells have a higher survival rate than control KHT-C cells after being arrested in mouse lungs. cDNA microarray analysis revealed many hypoxia-regulated genes, most of which have been reported to be involved in cell survival and growth. Among these genes, we have confirmed the up-regulation of Mdm2 by hypoxia and have demonstrated that this up-regulation is p53 independent. The up-regulation of Mdm2 by hypoxia is associated with decreased p53 protein and inhibition of the transactivation of p53 downstream proapoptotic genes. Overexpression of Mdm2 or suppression of p53 by transient transfection increased metastatic efficiency in KHT-C cells. These data suggest that hypoxia can increase tumor cell metastatic efficiency by rendering the tumor cells less sensitive to stress-induced cell death, e.g., through modifying the levels of Mdm2 and p53.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,705

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,317 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations104
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer ResearchMême sujetCancer, Hypoxia, and MetabolismTravaux en français237 207