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Enregistrement W2416575465 · doi:10.1515/hmbci-2015-0003

The direct and indirect effects of corticosterone and primary adipose tissue on MCF7 breast cancer cell cycle progression

2015· article· en· W2416575465 sur OpenAlexaff
Yaniv Shpilberg, Michael K. Connor, Michael C. Riddell

Notice bibliographique

RevueHormone Molecular Biology and Clinical Investigation · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Lipids, and Metabolism
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdipose tissueBreast cancerInternal medicineTumor microenvironmentEndocrinologyCell cycleCancerCancer researchRetinoblastomaCancer cellHormoneCell growthCorticosteroneMedicineBiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Breast cancer is the second leading cause of cancer-related mortality in women. Glucocorticoids (GCs) have the potential to directly affect breast cancer or indirectly via changes to the tumor growth microenvironment a breast cancer is exposed to. The role of GCs in breast cancer progression by direct and indirect means are not fully understood. AIM: To study the direct and indirect effects of GCs on breast cancer cell cycle regulation. METHODS: MCF7 breast cancer cells were incubated with increasing concentrations of corticosterone (CORT) to investigate the direct effects. In addition, MCF7 cells were cultured in conditioned media (CM) from primary adipose tissue excised from CORT-supplemented lean and obese male rats. RESULTS: CORT alone resulted in dose-dependent increases in p27 and hypophosphorylated retinoblastoma protein (Rb) which was accompanied by a reduction in the number of cells in S-phase. CM prepared from adipose tissue overrode these direct CORT effects, suggesting that the tumor growth microenvironment created in the CM dominates MCF7 cell cycle regulation. CONCLUSIONS: The direct inhibitory effects of CORT on cancer cell cycle progression are largely limited by the hormone's effects on adipose tissue biology.

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 enseignants0,426
Score d'incertitude au seuil0,425

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations6
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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