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Enregistrement W2802198289 · doi:10.1084/jem.20171207

<i>PTEN</i> deletion in luminal cells of mature prostate induces replication stress and senescence in vivo

2018· article· en· W2802198289 sur OpenAlexfundno aff
Maxime Parisotto, Élise Grelet, Rana El Bizri, Yong-Yuan Dai, Julie Terzic, Doriane Eckert, Laetitia Gargowitsch, Jean‐Marc Bornert, Daniel METZGER

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Experimental Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelomeres, Telomerase, and Senescence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAssociation pour la Recherche sur les Tumeurs de la ProstateCentre National de la Recherche ScientifiqueMinistère de l'Enseignement Supérieur et de la RechercheChina Scholarship CouncilLigue Contre le CancerUniversité de StrasbourgInstitute of GeneticsInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleFondation ARC pour la Recherche sur le CancerAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésIn vivoSenescencePTENReplication (statistics)Cell biologyProstateBiologyCancer researchChemistryGeneticsVirologySignal transductionCancerPI3K/AKT/mTOR pathway

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genetic ablation of the tumor suppressor PTEN in prostatic epithelial cells (PECs) induces cell senescence. However, unlike oncogene-induced senescence, no hyperproliferation phase and no signs of DNA damage response (DDR) were observed in PTEN-deficient PECs; PTEN loss-induced senescence (PICS) was reported to be a novel type of cellular senescence. Our study reveals that PTEN ablation in prostatic luminal epithelial cells of adult mice stimulates PEC proliferation, followed by a progressive growth arrest with characteristics of cell senescence. Importantly, we also show that proliferating PTEN-deficient PECs undergo replication stress and mount a DDR leading to p53 stabilization, which is however delayed by Mdm2-mediated p53 down-regulation. Thus, even though PTEN-deficiency induces cellular senescence that restrains tumor progression, as it involves replication stress, strategies promoting PTEN loss–induced senescence are at risk for cancer prevention and therapy.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations38
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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