Anti-Metastatic Function of Extracellular Vesicles Derived from Nanog-Overexpressing Melanoma
Notice bibliographique
Résumé
A metastatic melanoma cell line B16-F10 (F10) was modified to a more undifferentiated state by Nanog overexpression. The produced cell line Nanog+F10 showed a higher metastatic potential than F10. Instead of whole cells, the extracellular vesicles (EVs) therefrom were investigated about their possible role as an autovaccine against metastasis. EVs from Nanog+F10 cells (Nanog+F10-EVs) could suppress the metastasis, contrasting the EVs from less metastatic F10 cells (F10-EVs) enhanced metastasis. The involvement of TGF-β1 in the role of Nanog+F10-EVs was analyzed, as TGF-β1 was a secretory cytokine being affected most intensively by Nanog overexpression. It was suggested to be crucial that the TGF-β1 concentration in Nanog+F10-EVs should be as low as 1.6 pg/μg for its metastasis-suppressive role. In response to Nanog+F10-EVs, immunoreaction was observed in liver, indicating the specific decrease in the number of tumor-promotive CD163-positive macrophages. These indicate a possibility of Nanog+F10-EVs as a novel autovaccine candidate against melanoma metastasis.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».