TBC1D9: An Important Modulator of Tumorigenesis in Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Triple-negative breast cancer (TNBC) is a major concern among the different subtypes of breast cancer (BC) due to the lack of effective treatment. In a previous study by our group aimed at understanding the difference between TNBC and non-TNBC tumors, we identified the gene TBC1 domain family member 9 (TBC1D9), the expression of which was lower in TNBC as compared to non-TNBC tumors. In the present study, analysis of TBC1D9 expression in TNBC (n = 58) and non-TNBC (n = 25) patient tumor samples validated that TBC1D9 expression can differentiate TNBC (low) from non-TNBC (high) samples and that expression of TBC1D9 was inversely correlated with grade and proliferative index. Moreover, we found that downregulation of the TBC1D9 gene decreases the proliferation marginally in non-TNBC and was associated with increased migratory and tumorigenic potential in both TNBC and luminal BC cell lines. This increase was mediated by the upregulation of ARL8A, ARL8B, PLK1, HIF1α, STAT3, and SPP1 expression in TBC1D9 knockdown cells. Our results suggest that TBC1D9 expression might limit tumor aggressiveness and that it has a differential expression in TNBC vs. non-TNBC tumors.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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.
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 ».