Identification, Molecular Characterization and Alternative Splicing of Three Novel Members of the Canine Kallikrein (Klk)-related Peptidase Family.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIM: Kallikrein-related peptidases (KLKs) comprise a serine protease family with prominent roles in tissue physiology and disease pathogenesis, including cancer. Previously, we have characterized canine Klk4-10 and -14. Herein, we continue our efforts by characterizing three novel members of the canine family, i.e. Klk11-13, and investigating their expression in mammary cancer. MATERIALS AND METHODS: Reverse transcription-polymerase chain reaction (RT-PCR) and DNA sequencing were used for investigating the expression and determining the nucleotide sequence of all transcripts identified, respectively. RESULTS: It was demonstrated that (i) unlike other Klks, (CANFA)Klk12 probably possesses a non-AUG translation initiation codon, (ii) all three Klks undergo alternative splicing, with exon 2 and 3 concurrent elimination serving as the most prominent event, (iii) all transcripts identified were detected in both tumor and normal tissues, yet with different frequencies. CONCLUSION: Having completed this work, Klk15 is the only gene remaining to experimentally resolve the entire canine Klk family. Our data lay sufficient groundwork for validation studies and await further incorporation into genetic/evolutionary studies with translational impact.
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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 | 0,001 |
| 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 ».