Modification of BRCA1-associated breast cancer risk by HMMR overexpression
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer risk for carriers of BRCA1 pathological variants is modified by genetic factors. Genetic variation in HMMR may contribute to this effect. However, the impact of risk modifiers on cancer biology remains undetermined and the biological basis of increased risk is poorly understood. Here, we depict an interplay of molecular, cellular, and tissue microenvironment alterations that increase BRCA1-associated breast cancer risk. Analysis of genome-wide association results suggests that diverse biological processes, including links to BRCA1-HMMR profiles, influence risk. HMMR overexpression in mouse mammary epithelium increases Brca1-mutant tumorigenesis by modulating the cancer cell phenotype and tumor microenvironment. Elevated HMMR activates AURKA and reduces ARPC2 localization in the mitotic cell cortex, which is correlated with micronucleation and activation of cGAS-STING and non-canonical NF-κB signaling. The initial tumorigenic events are genomic instability, epithelial-to-mesenchymal transition, and tissue infiltration of tumor-associated macrophages. The findings reveal a biological foundation for increased risk of BRCA1-associated 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 | 0,000 | 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.
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 ».