TOX3 Promotes Ovarian Estrogen Synthesis: An RNA-Sequencing and Network Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Women who undergo chronic exposure to excessive estrogen are at a high risk of developing breast cancer. TOX3 has been reported to be highly expressed in breast tumors and is closely related to estrogen receptors. However, the effect of TOX3 on estrogen synthesis remains poorly understood. Methods Using lentiviruses as a vector, we stably overexpressed TOX3 in the ovarian granulosa cell line KGN, the cells where estradiol is primarily produced, to investigate its role in estrogen production as well as cell viability and apoptosis. RNA-Sequencing was applied to uncover the global gene expression upon TOX3 overexpression. Results We observed an increased level of cell viability and a reduced cell apoptosis rate after TOX3 overexpression, and the level of estradiol in the cell culture supernatant also increased significantly. Gene set enrichment analysis of the transcriptome showed that the ovarian steroidogenesis pathway was significantly enriched. Similarly, pathway mapping using the Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes and Gene Ontology analyses also showed that TOX3 overexpression affects the ovarian steroidogenesis pathway. Further experiments showed that upregulated FSHR, CYP19A1, and BMP6 accounted for the enhanced estrogen synthesis. Conclusion Our study demonstrated that TOX3 quantitatively and qualitatively stimulates estrogen synthesis by enhancing estrogen signaling pathway–related gene expression in ovarian granulosa cells. These findings suggest that TOX3 may play a vital role in the pathogenesis of breast cancer.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».