Estrogen receptor subtypes dictate the proliferative nature of the mammary gland
Notice bibliographique
Résumé
Estrogen induces proliferation of breast epithelial cells and is responsible for breast development at puberty. This tightly regulated control is lost in estrogen-receptor-positive (ER+) breast cancers, which comprise over 70% of all breast cancers. Currently, breast cancer diagnosis and treatment considers only the α isoform of ER; however, there is a second ER, ERβ. Whilst ERα mediates estrogen-driven proliferation of the normal breast in puberty and breast cancers, ERβ has been shown to exert an anti-proliferative effect on the normal breast. It is not known how the expression of each ER (alone or in combination) correlates with the ability of estrogen to induce proliferation in the breast. We assessed the levels of each ER in normal mouse mammary glands subdivided into proliferative and non-proliferative regions. ERα was most abundant in the proliferative regions of younger mice, with ERβ expressed most abundantly in old mice. We correlated this expression profile with function by showing that the ability of estrogen to induce proliferation was reduced in older mice. To show that the ER profile associated with breast cancer risk, we assessed ER expression in parous mice which are known to have a reduced risk of developing ERα breast cancer. ERα expression was significantly decreased yet co-localization analysis revealed ERβ expression increased with parity. Parous mice had less unopposed nuclear ERα expression and increased levels of ERβ. These changes suggest that the nuclear expression of ERs dictates the proliferative nature of the breast and may explain the decreased breast cancer risk with parity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».