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Enregistrement W2764029922 · doi:10.24870/cjb.2017-a58

Potential role of TIGAR in OSCC: tumorigenesis and survival

2017· article· en· W2764029922 sur OpenAlexvenueno aff
Omprakash Shriwas, P. V. Giri Prasad, Rupesh Dash

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Biotechnology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Hypoxia, and Metabolism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarcinogenesisBiologyCancerGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the improvement of treatment modalities, OSCC remains a prevalent disease in India and 50% of OSCC patients die within 5 years of disease detection. One of the major reasons for treatment failure is imbalances of metabolic profile in cancer. TIGAR (TP53-induced glycolysis and apoptosis regulator), is a p53-inducible protein that functions as fructose-2, 6bisphosphatase and fructose-1, 6-bisphosphatase, reducing the glycolytic rate and promoting the Pentose Phosphate Pathway. Consistent with increased activation of the PPP, cells expressing TIGAR have higher NADPH levels and a concomitantly enhanced ability to regulate levels of cellular ROS and thus reduce oxidative stress. Apart from the metabolic function of TIGAR, it has another role in the survival of cancer. Recently found that TIGAR is upregulated in some cancer, the main focus of our proposed study is to find out the potential role of TIGAR in tumorigenesis and survival of OSCC. For this we are using OSCC cell line as well as primary OSCC sample, some our recent finding suggesting that TIGAR is upregulated in OSCC cell line as well as patient sample compared their respective control, and also found that TIGAR knockdown decreases cell viability and drug sensitivity. Our main focus is how TIGAR regulated OSCC cell survival and what mechanism behind this, for this we will use RNA-Seq in TIGAR KD cell and TIGAR OE cell and found that how many pathway or which gene is affecting when targeting TIGAR. So overall our findings prove that TIGAR has some role in the survival of OSCC.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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