Expression of MEK-1 in regulation of αV integrin and E-cadherin of MCF-7 breast cancer cells
Notice bibliographique
Résumé
Purpose:Expression of MEK-1 was studied by regulating αV integrin and E-cadherin on MCF-7 breast cancer cells.Methods:Using cell transfected techniques site-mutated genes were inserted into MCF-7 cells and made MCF-7 cells containing MEK-1-GFP,Ala 222 MEK-1-GFP,Asp 222 MEK-1-GFP ,respectively. These cells were tested with immunoblot analysis and immunofluoresence technique to determined the change of MEK-1 expression and location of MEK-1 in cells.Results:Deactivated Ala 222 MEK-1-GFP inhibited the activity of MAPK,active Asp 222 MEK-1-GFP increased the activity of MAPK. Ala 222 MEK-1-GFP increased the expression of E-cadherin,did not increase the expression of αV integrin and inhibited FAK phosphorylation. MEK-1-GFP and Asp 222 MEK-1-GFP did not affect the expression of E-cadherin ,but upregulated the expression of αV integrin,increased FAK phosphorylation.Conclusions:MEK-1 regulated the expression of αV integrin and E-cadherin,FAK is the key factor that induced signal pathway of αV integrin. It is possible that MEK-1 regulated FAK phosphorglation by regulating expression of αV integrin and E-cadherin.
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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 ».