HER2 induces cell scattering and invasion through ∆Np63α and E-cadherin
Notice bibliographique
Résumé
Human epidermal growth factor receptor 2 (HER2)-positive breast cancer constitutes approximately 30% of human breast cancers and is associated with poor outcomes. ∆Np63 is considered a metastasis inhibitor involved with cancer progression. This study aimed to clarify the roles and mechanisms of HER2 and ∆Np63 on scattering and invasion of MCF10A cells. Wild-type or mutant HER2 was cloned and transfected into MCF10A cells. Cell counting and transwell assays were applied to unveil the impact of HER2 upregulation and mutation on proliferation, cell scattering, and invasion. Western blotting and cell accounting were used to investigate the roles of ∆Np63 and p27. In vivo lung colonization assay was used to reveal the influences of HER2 and ∆Np63a on tumor metastasis. The results indicated HER2 remarkably enhanced cell proliferation, invasion, and scattering. Overexpression of either ΔNp63 or E-cadherin led to attenuated HER2-mediated regulation of cell migration, invasion, and scattering. Furthermore, we confirmed that HER2 enhanced cell proliferation but not migration through p27 and independent ∆Np63a. The results revealed that ∆Np63α contributed to the inhibition of HER2-induced metastasis. Collectively, our findings may further our understanding of the regulation of tumor progression and 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) | 0,001 | 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 ».