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Enregistrement W3126579609 · doi:10.3390/cancers13040676

Transcription Factor AP4 Mediates Cell Fate Decisions: To Divide, Age, or Die

2021· review· en· W3126579609 sur OpenAlexaff
Matthew Man-Kin Wong, Sancy Mary Joyson, Heiko Hermeking, Sung-Kay Chiu

Notice bibliographique

RevueCancers · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranscription factorBiologyEnhancerLeucine zipperCell biologyRepressorBasic helix-loop-helixCancer researchDNA-binding proteinGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Activating Enhancer-Binding Protein 4 (AP4)/transcription factor AP4 (TFAP4) is a basic-helix-loop-helix-leucine-zipper transcription factor that was first identified as a protein bound to SV40 promoters more than 30 years ago. Almost 15 years later, AP4 was characterized as a target of the c-Myc transcription factor, which is the product of a prototypic oncogene that is activated in the majority of tumors. Interestingly, AP4 seems to represent a central hub downstream of c-Myc and N-Myc that mediates some of their functions, such as proliferation and epithelial-mesenchymal transition (EMT). Elevated AP4 expression is associated with progression of cancer and poor patient prognosis in multiple tumor types. Deletion of AP4 in mice points to roles of AP4 in the control of stemness, tumor initiation and adaptive immunity. Interestingly, ex vivo AP4 inactivation results in increased DNA damage, senescence, and apoptosis, which may be caused by defective cell cycle progression. Here, we will summarize the roles of AP4 as a transcriptional repressor and activator of target genes and the contribution of protein and non-coding RNAs encoded by these genes, in regulating the above mentioned processes. In addition, proteins interacting with or regulating AP4 and the cellular signaling pathways altered after AP4 dysregulation in tumor cells will be discussed.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,274 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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