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Enregistrement W2937777351 · doi:10.1096/fasebj.27.1_supplement.523.10

S100A4 signaling in thyroid cancer

2013· article· en· W2937777351 sur OpenAlexaffabout
Manoj Reddy Medapati, Mathias Dahlmann, Stein Ulrike, Saeid Ghavami, Sabine Hombach‐Klonisch

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueS100 Proteins and Annexins
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRage (emotion)Cancer researchMetastasisMAPK/ERK pathwaySignal transductionApoptosisMedicineInternal medicineCell biologyBiologyChemistryEndocrinologyCancerNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thyroid cancer (TC) is one of the most frequently occurring cancers of endocrine glands in Canada and the United States. Most differentiated TC are curable, but some TCs develop a more aggressive phenotype with resulting metastasis and treatment failures. Our group has shown that relaxin‐like peptides promote TC cell tumor growth and migration, in part mediated via S100A4 which is known to promote metastasis and to confer poor prognosis in patients with TC. Several S100 proteins signal via receptor for advanced glycation end products (RAGE). This study investigates S100A4 signaling in promoting TC cell survival, growth and metastasis. TC cells were stimulated with S100A4 to determine cell motility, proliferation and apoptosis and to identify S100A4‐induced signaling pathways. Using PCR and immunohistochemistry expression of RAGE was detected in TC cells and in TC tissues, but not in normal thyroid tissues. RAGE pull‐down experiments demonstrated S100A4 to bind to RAGE in TC. ERK and JNK/SAPK signaling pathways were activated in TC cells upon S100A4 stimulation. We used RAGE blocking antibodies and diaphanous‐1 knock‐down to prevent RAGE‐mediated S100A4‐signaling in TC. S100A4‐induced ERK‐signaling appeared to be independent of RAGE in TC. We identified TLR4 expression in TC cells and demonstrate here that the effects of S100A4 are, in part, mediated via TLR4 in TC. This research is funded by NSERC of Canada and Dept of surgery research fund. Grant Funding Source : n/a

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

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)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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