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Enregistrement W2953413417 · doi:10.5430/jst.v9n2p22

Differential expression of efferocytosis and phagocytosis associated genes in tumor associated macrophages exposed to African American patient derived prostate cancer microenvironment

2019· article· en· W2953413417 sur OpenAlexvenueno aff
Christopher Krauss, Myla Worthington, Narendra Banerjee, Ray Shawn Walker, Sasha Hodges, Lin Chen, Kuldeep Rawat, Santanu Dasgupta, Somiranjan Ghosh, Santosh K. Mandal

Notice bibliographique

RevueJournal of Solid Tumors · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePhagocytosis and Immune Regulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Institute of General Medical SciencesUniversity of Texas Health Science Center at San AntonioNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésBiologyPhagocytosisCarcinogenesisMicroarray analysis techniquesTumor microenvironmentCancer researchEfferocytosisCancer cellCancerGene expressionMicroarrayMacrophageCell biologyGeneImmune systemImmunologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Macrophages are the first line of defense in the cellular environment in response to any antigenic or foreign invasion. Since cancer cells express antigenic molecules and create a tumor microenvironment quite different from the normal cellular environment, macrophages will attack this cancer cells as foreign Invaders. However, the cancer cells adept their ability to suppress macrophage activity by secreting compounds/proteins through unknown mechanisms and train these macrophages to aid in tumorigenesis. These macrophages are commonly known as tumor associated macrophages (TAM). In this study, our goal was to find out key regulatory molecules involved in this conversion of cancer-fighting macrophages to cancer friendly macrophages. We used African American(AA) patient derived established human prostate cancer cells along with the human derived macrophages followed by Affymetrix cDNA microarray analysis. Microarray analysis of the PCa cell exposed macrophages revealed appreciable decrease in mRNA expression of several genes associated with phagocytosis process. Aberrant expression of several noncoding RNAs that control the expression of such phagocytosis associated molecules were also evident. Increased expression of oncogenic miR such as, miR-148, 615, 515, 130, 139 and markedly decreased expression of tumor suppressive miR's MiR-3130, let7c,101,103, 383 were noted. Further, TARGET SCAN analysis demonstrated these differential expression of non-coding RNA's causing down regulation of phagocytosis promoting genes elf5A, Meg3, Tubb5, Sparcl-1, Uch-1, Bsg(CD147), Ube2v, GULP, Stabilin 1 and Pamr1. There is an increase of RAP1GAP gene that causes concomitant decrease in the expression of tubulin genes that promote cytoskeletal assembly in forming phagosomes. In addition Ingenuity pathway analysis of the gene expression data also showed upregulation of antiphagocytic genes IL-10, CD 16, IL-18 and MMP-9. Some core canonical pathways showing physiology of cellular signaling obtained by data analyzed by the Ingenuity software is confirmed a very complex mechanism still to be deciphered involved in the biology of TAM formation by which the rogue cancer cells tame their enemies, the macrophages and actually make them their helper cells to survive and propagate in the tumor microenvironment and thus prepare for epithelial mesenchymal transition for future metastasis and cancer stem cell formation and progression.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,272
Score d'incertitude au seuil0,882

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,219 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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