High FA2H and UGT8 transcript levels predict hydroxylated hexosylceramide accumulation in lung adenocarcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Lung cancer causes more deaths than any other cancer. Sphingolipids encompass metabolically interconnected species whose balance has pivotal effects on proliferation, migration, and apoptosis. In this study, we paralleled quantification of sphingolipid species with quantitative (q)PCR analyses of metabolic enzymes in order to identify dysregulated routes of sphingolipid metabolism in different subtypes of lung cancers. Lung samples were submitted to histopathological reexamination in order to confirm cancer type/subtype, which included adenocarcinoma histological subtypes and squamous cell and neuroendocrine carcinomas. Compared with benign lesions and tumor-free parenchyma, all cancers featured decreased sphingosine-1-phosphate and SMs. qPCR analyses evidenced differential mechanisms leading to these alterations between cancer types, with neuroendocrine carcinomas upregulating SGPL1 , but CERT1 being downregulated in adenocarcinomas and squamous cell carcinomas. 2-Hydroxyhexosylceramides (2-hydroxyHexCers) were specifically increased in adenocarcinomas. While UDP-glycosyltransferase 8 ( UGT8 ) transcript levels were increased in all cancer subtypes, fatty acid 2-hydroxylase ( FA2H ) levels were higher in adenocarcinomas than in squamous and neuroendocrine carcinomas. As a whole, we report differing mechanisms through which all forms of lung cancer achieve low SM and lysosphingolipids. Our results also demonstrate that FA2H upregulation is required for the accumulation of 2-hydroxyHexCers in lung cancers featuring high levels of UGT8 .
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».