Aberrant STAT3 Ser727 phosphorylation and Its association with negative estrogen receptor status in breast infiltrating ductal carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
3699 Purpose: Phosphorylation in serine residue 727 is able to modulate the transcriptional activity of STAT3. However, the role of STAT3 serine phosphorylation in breast cancer is mostly unexplored. In this study, we analyzed the expression patterns of serine residue 727-phosphorylated STAT3 (p-ser727-STAT3) in breast cancer and correlated its expression profiles with clinicopathological parameters. Experimental Design: Immunoblotting and immunohistochemistry techniques, using antibodies against p-ser727-STAT3 and STAT3, respectively, were applied on 48 pairs of breast infiltrating ductal carcinoma tissues and its nearby noncancer breast tissues. The results were then analyzed for their significance by multivariate analyses. Results : Significantly elevated p-ser727-STAT3 expression, after normalization by total STAT3 protein, was observed in 60.4 % (29/48) of the breast cancer tissues, in comparison to the matched noncancer breast tissues ( P P = 0.027, 0.031, and 0.005 individually). Intriguingly, we noticed that the expression levels of p-ser727-STAT3 in ER-negative breast cancer cell lines (MDA-MB-231, SKBR-3 and MDA-MB-468) were higher than that in ER-positive breast cancer cell lines (MCF-7, ZR75-1 and T47D) and the immortalized breast epithelial cell line (MCF-10A). On the other hand, treatment with ERα-specific siRNA or anti-breast cancer drug tamoxifen increased the expression of p-ser727-STAT3 in MCF-7 cells, but not ER-negative MDA-MB-231 cells, in a dose-dependent manner. Conclusions: Our results suggested a possible involvement of p-ser727-STAT3 in the pathogenesis of breast cancer. Besides, p-ser727-STAT3 status may serve as a prognostic factor for breast cancer.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».