Netrin-1 promotes glioma growth by activating NF-κB via UNC5A
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gliomas, a common type of brain tumor, are characterized by aggressive infiltration, making it difficultly to cure by surgery. Netrin-1, an extracellular guidance cue critical for neuronal axon path-finding, has been reported to play an important role in cell invasion and migration in several types of cancers. However, the role of netrin-1 in glioma remains largely unknown. Here, we provide evidence suggested that Netrin-1 has a critical role in glioma growth. We found that netrin-1 was significantly increased in glioma samples and positively correlated with cell proliferation, tumor grade and malignancy. Netrin-1 knockdown reduced cell proliferation and attenuated tumor growth in a xenograft mouse model. Further studies found that netrin-1 induced NF-κB p65ser536 phosphorylation and c-Myc expression in vitro and in vivo. Interestingly, activation of NF-κB by netrin-1 was dependent on UNC5A receptor, because suppression of UNC5A significantly inhibited NF-κB p65ser536 phosphorylation, c-Myc up-regulation and reduced cell proliferation. Taken together, these results suggested netrin-1 promotes glioma cell proliferation by activating NF-κB signaling via UNC5A, netrin-1 may be a potential therapeutic target for the treatment of glioma.
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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 ».