Membrane potential differences and GABA<sub>A</sub> receptor expression in hepatic tumor and non-tumor stem cells
Notice bibliographique
Résumé
The ability to differentiate tumor initiating stem cells (TISCs) from healthy, normal stem cells (NSCs) could have important diagnostic and therapeutic implications for patients with hepatocellular carcinoma (HCC). The aim of this study was to document and compare cell membrane potentials (PDs) and GABAA receptor subunit expression in hepatic TISCs and NSCs. PD values were determined in CD133(+) Huh-7 TISCs and CD133(+) WBF344 NSCs by single channel microelectrode impalement. GABAA receptor subunit expression was documented using immunohistochemistry (IH) in both cell lines as well as surgically resected HCC and healthy liver tissues. TISCs were significantly depolarized compared with NSCs (-4.0 ± 1.8 versus -11.0 ± 2.4 mV, respectively; p < 0.05). GABAA α6 subunit expression was either absent or markedly attenuated, while γ3 subunit expression was abundant in TISCs and HCC compared with NSCs and healthy liver tissues. Exposure to the GABAA receptor agonist muscimol caused hyperpolarization of TISCs (Δ -4.4 ± 1.1) but depolarization of NSCs (Δ + 5.2 ± 2.3) and attenuation of TISC proliferative activity. We conclude that TISCs and NSCs have significantly different cell membrane potentials and these differences are associated with differences in GABAA receptor subunit expression.
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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 ».