Reprogramming factors induce proliferation and inhibit apoptosis of melanoma cells by changing the expression of particular genes
Notice bibliographique
Résumé
Uncontrolled proliferation and defective apoptosis are two major factors responsible for maintaining the malignant properties of melanoma cells. Our previous study demonstrated that induced expression of four reprogramming factors remodeled the phenotype of B16‑F10 mouse melanoma cells into melanoma stem cells. The present study was conducted to investigate the effect of the four Yamanaka reprogramming factors, namely Oct4, Sox2, Klf4 and c‑Myc (OSKM), on the proliferation and apoptosis of melanoma cells, and to identify the responsible molecular signals. The results identified that expression of the four reprogramming factors was highly induced by doxycycline treatment in the stable melanoma cell clone that was transfected with a plasmid expressing these factors, driven by the Tet‑On element. It was further confirmed that induced expression of these factors enhanced the proliferation and suppressed the apoptosis of the melanoma cells. In addition, induced OSKM expression increased cell proliferation, accelerated the progression of the cell cycle, and upregulated the mRNA expression levels of Janus kinase 2 (JAK2) and Cyclin‑B1. Induced expression of these factors also decreased the apoptosis, as well as upregulated B‑cell lymphoma 2 (BCL‑2) and downregulated BCL‑2‑associated X (BAX) mRNA expression levels. Taken together, the results suggested that upregulated JAK2 and Cyclin‑B1 may be responsible for the enhanced proliferation of melanoma cells, and that BCL‑2 upregulation and BAX downregulation may account for the suppressed apoptosis of these cells.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 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 ».