Differential expression of LEF1/TCFs family members in colonic carcinogenesis
Notice bibliographique
Résumé
Lef1/Tcfs family, which includes Lef1, Tcf1, Tcf3, and Tcf4, is required for the transcriptional activation induced by β-catenin. However, whether all the members play the same role in colon carcinogenesis is not clear. We found that Lef1 and Tcf1, but not Tcf3 and Tcf4, were upregulated at both mRNA and protein level with the formation of colon tumor in AOM-DSS mouse model. The same profiles were seen in human specimens with the evolvement from adenoma to adenocarcinoma. Additionally, Lef1 and Tcf1 were correlated with a subgroup of Wnt target genes, including Lgr5, a key gene of intestinal stem cell. Further studies supported the role of Tcf1 on sphere formation and transcriptional regulation of Lgr5 in vitro. Interestingly, 3' UTR of each Lef1/Tcfs member were targeted by diverse miRNAs, which were negatively correlated with respective member in human colon cancer specimens. Furthermore, these miRNAs were verified to repress Tcf1 and Lef1 in vitro. Taken together, Lef1 and Tcf1 showed oncogenic effect in colonic carcinogenesis. Cellular context of miRNAs might play important roles in carcinogenesis by altering the expression pattern of Lef/Tcfs members. © 2017 Wiley Periodicals, Inc.
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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 | 0,001 | 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 ».