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Enregistrement W2286321980 · doi:10.1038/cddis.2016.8

ANP32B deficiency impairs proliferation and suppresses tumor progression by regulating AKT phosphorylation

2016· article· en· W2286321980 sur OpenAlexaff
Shuo Yang, Ling Zhou, Patrick T. Reilly, Ping He, X-N Zhu, Li Cx, Li‐Shun Wang, T W Mak, G-Q Chen, Yang Yu

Notice bibliographique

RevueCell Death and Disease · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA modifications and cancer
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarcinogenesisBiologyCancer researchCell growthOncogeneProtein kinase BGene silencingCancerKnockout mousePhosphorylationCell biologyCell cycleGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The acidic leucine-rich nuclear phosphoprotein 32B (ANP32B) is reported to impact normal development, with Anp32b-knockout mice exhibiting smaller size and premature aging. However, its cellular and molecular mechanisms, especially its potential roles in tumorigenesis, remain largely unclear. Here, we utilize 'knockout' models, RNAi silencing and clinical cohorts to more closely investigate the role of this enigmatic factor in cell proliferation and cancer phenotypes. We report that, compared with Anp32b wild-type (Anp32b(+/+)) littermates, a broad panel of tissues in Anp32b-deficient (Anp32b(-/-)) mice are demonstrated hypoplasia. Anp32b(-/-) mouse embryo fibroblast cell has a slower proliferation, even after oncogenic immortalization. ANP32B knockdown also significantly inhibits in vitro and in vivo growth of cancer cells by inducing G1 arrest. In line with this, ANP32B protein has higher expression in malignant tissues than adjacent normal tissues from a cohort of breast cancer patients, and its expression level positively correlates with their histopathological grades. Moreover, ANP32B deficiency downregulates AKT phosphorylation, which involves its regulating effect on cell growth. Collectively, our findings suggest that ANP32B is an oncogene and a potential therapeutic target for breast cancer treatment.

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)0,000
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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,241

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations32
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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