The transcription factor SP3 drives TNF-α expression in response to Smac mimetics
Notice bibliographique
Résumé
The controlled production and downstream signaling of the inflammatory cytokine tumor necrosis factor-α (TNF-α) are important for immunity and its anticancer effects. Although chronic stimulation with TNF-α is detrimental to the health of the host in several autoimmune and inflammatory disorders, TNF-α-contrary to what its name implies-leads to cancer formation by promoting cell proliferation and survival. Smac mimetic compounds (SMCs), small-molecule antagonists of inhibitor of apoptosis proteins (IAPs), switch the TNF-α signal from promoting survival to promoting death in cancer cells. Using a genome-wide siRNA screen to identify factors required for SMC-to-TNF-α-mediated cancer cell death, we identified the transcription factor SP3 as a critical molecule in both basal and SMC-induced production of TNF-α by engaging the nuclear factor κB (NF-κB) transcriptional pathway. Moreover, the promotion of TNF-α expression by SP3 activity confers differential sensitivity of cancer versus normal cells to SMC treatment. The key role of SP3 in TNF-α production and signaling will help us further understand TNF-α biology and provide insight into mechanisms relevant to cancer and inflammatory disease.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».