Abstract 1995: PTHrP drives tumor initiation signaling pathways in the PyMT model of breast cancer progression
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Parathyroid hormone-related peptide (PTHrP) was first discovered in cancer patients as the primary cause of malignancy associated hypercalcemia (MAH) & is overexpressed in most human breast tumors. We previously showed that PTHrP ablation, in the MMTV-PyMT murine model of breast cancer progression can dramatically prolong tumor latency, slows tumor growth & metastases. Here we examined the signaling pathways under the control of PTHrP in the pre-neoplastic stage of tumor development (hyperplasia) by generating MMTV-PyMT model in which the mammary epithelium, expressing membrane-targeted GFP, is distinguished from the membrane-targeted red fluorescent backlight of stromal & nonepithelial-derived mammary tissues. We constructed Pthrpflox/flox; Cre+ mT/mG tumor mice (PTHrP conditional KO) & Pthrpwt/wt; Cre+ mT/mG tumor mice (WT control). Next, we applied FACS to enrich the GFP+ mammary epithelial cells isolated from PTHrP KO & control tissues for subsequent RNAseq analyses. We then examined differentially expressed genes (DEGs) by comparing purified cell populations from PTHrP KO & control tissues. We identified 939 DEGs (p value <0.01) & used DAVID bioinformatics resources to systematically analyze the KEGG pathways. Among the most significant pathways, extracellular matrix (ECM), focal adhesion,PI3K-Akt, RAS and WNT pathways were up-regulated in WT control cells compared to KO cells. In summary, PTHrP controls critical signaling pathways involved in breast cancer initiation at the pre-neoplastic stage & suggests that PTHrP ablation is a promising therapeutic strategy in breast cancer. Citation Format: Rui Zhang, Jiarong Li, Dunarel Badescu, Andrew Karaplis, Jiannis Ragoussis, Richard Kremer. PTHrP drives tumor initiation signaling pathways in the PyMT model of breast cancer progression [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2018; 2018 Apr 14-18; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2018;78(13 Suppl):Abstract nr 1995.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».