PGRMC1 promotes triple-negative breast cancer cell growth via suppressing ferroptosis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Triple-negative breast cancer (TNBC) is the most malignant form of breast cancer with increasing incidence and mortality worldwide. The progesterone receptor membrane component-1 (PGRMC1) is a well-identified hormone receptor with unknown functions in TNBC. The current study aims to explore the involvement of PGRMC1 in regulation of glutathione metabolism and ferroptosis during development of TNBC, providing new therapy options for TNBC patients. METHODS: Bioinformatic analysis, cell proliferation assay, western blot assay and other biochemistry methods were performed in TNBC cells. RESULTS: Our results revealed that the expression of PGRMC1 is higher in TNBC than the other subtypes of breast cancer. Interestingly, as an iron binding protein, increased PGRMC1 expression in TNBC cells leads to resistance to ferroptosis inducer. On the contrary, silenced PGRMC1 expression enhanced sensitivity of MDA-MB231 cells to Erastin. Mechanistically, overexpression of PGRMC1 decreased the intracellular free iron concentration, which was reduced by AG205 treatment. CONCLUSIONS: PGRMC1 increases the possibility of TNBC development through binding to intracellular iron and suppressing ferroptosis, providing the molecular basis of combined treatment for TNBC.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 découle