The histone H3K9 demethylase KDM3A promotes anoikis by transcriptionally activating pro-apoptotic genes BNIP3 and BNIP3L
Notice bibliographique
Résumé
Epithelial cells that lose attachment to the extracellular matrix undergo a specialized form of apoptosis called anoikis. Here, using large-scale RNA interference (RNAi) screening, we find that KDM3A, a histone H3 lysine 9 (H3K9) mono- and di-demethylase, plays a pivotal role in anoikis induction. In attached breast epithelial cells, KDM3A expression is maintained at low levels by integrin signaling. Following detachment, integrin signaling is decreased resulting in increased KDM3A expression. RNAi-mediated knockdown of KDM3A substantially reduces apoptosis following detachment and, conversely, ectopic expression of KDM3A induces cell death in attached cells. We find that KDM3A promotes anoikis through transcriptional activation of BNIP3 and BNIP3L, which encode pro-apoptotic proteins. Using mouse models of breast cancer metastasis we show that knockdown of Kdm3a enhances metastatic potential. Finally, we find defective KDM3A expression in human breast cancer cell lines and tumors. Collectively, our results reveal a novel transcriptional regulatory program that mediates anoikis.
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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 | 0,001 |
| 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 ».