Abstract 2086: Role of the transcription factor NFE2L3 in TNFα signaling pathway in colorectal cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Patients with inflammatory bowel disease have an increased risk of developing colorectal cancer (CRC), which is the third leading cause of cancer related deaths in the world. Our laboratory is studying the transcription factor NFE2L3 [nuclear factor (erythroid-derived 2)-like 3]. NFE2L3, a member of the Cap’n’Collar family, is a basic-region leucine zipper transcription factor that was identified 15 years ago. Contrary to its extensively studied homolog NFE2L2, the role of NFE2L3 in cancer is still unknown. We demonstrated that NFE2L3 functions as heterodimer by complexing with small Maf (musculoaponeurotic fibrosarcoma) proteins for DNA binding. According to the clinical databases, NFE2L3 is up-regulated in CRC compared to normal tissues. Using the colorimetric MTT viability assay, we determined the optimal concentration to treat colon cell lines with the tumor necrosis factor-alpha (TNFα), a pro-inflammatory cytokine associated with CRC tumorigenesis. We showed that protein levels of NFE2L3 and small Maf proteins are up-regulated by TNFα in CRC cells. We used genomic approaches for identifying genes that are modulated by NFE2L3 after TNFα treatments. The identification of the precise role of NFE2L3 in TNFα signaling pathway will lead to a better understanding of colorectal cancers and will help in the design of novel treatment options. Citation Format: Marina Bury, Volker Blank. Role of the transcription factor NFE2L3 in TNFα signaling pathway in colorectal cancer. [abstract]. In: Proceedings of the 106th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2015 Apr 18-22; Philadelphia, PA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2015;75(15 Suppl):Abstract nr 2086. doi:10.1158/1538-7445.AM2015-2086
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».