Assessing methods to quantitatively validate TGFβ-dependent autophagy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Transforming growth factor beta (TGFβ) promotes tumorigenesis by suppressing immune surveillance and inducing epithelial to mesenchymal transition (EMT). TGFβ may augment tumorigenesis by activating autophagy, which protects cancer cells from chemotherapy and promotes invasive and anti-apoptotic properties. Here, we assess how TGFβ1 modulates autophagy related (ATG) gene expression and ATG protein levels. We also assessed microtubule-associated protein light chain 3 (LC3) lipidation, LC3 puncta formation and autophagosome-lysosome co-localization in non-small cell lung cancer (NSCLC) cell lines. These experimental approaches were validated using pharmacological autophagy inhibitors (chloroquine and spautin-1) and an autophagy activator (MG132). We found that TGFβ1, chloroquine and MG132 had little effect on ATG protein levels but increased LC3 lipidation, LC3 puncta formation and autophagosome-lysosome co-localization. Since similar outcomes were observed using chloroquine and MG132, we concluded that several techniques employed to assess TGFβ-dependent autophagy may not differentiate between the activation of autophagy vs. lysosomal inhibition. Thus, NSCLC cell lines stably expressing a GFP-LC3-RFP-LC3ΔG autophagic flux probe were used to assess TGFβ-mediated autophagy. Using this approach, we observed that TGFβ, MG132 and serum starvation increased autophagic flux, whereas chloroquine and spautin-1 decreased autophagic flux. Finally, we demonstrated that ATG5 and ATG7 are critical for TGFβ-dependent autophagy in NSCLC cells. The application of this model will fuel future experiments to characterize TGFβ-dependent autophagy, which is necessary to understand the molecular processes that link, TGFβ, autophagy and tumorigenesis.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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.
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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 découle