Overexpression of FRA1 (FOSL1) Leads to Global Transcriptional Perturbations, Reduced Cellular Adhesion and Altered Cell Cycle Progression
Notice bibliographique
Résumé
superfamily. FRA1 is expressed in most tissues at low levels, and its expression is robustly induced in response to extracellular signals, leading to downstream cellular processes. However, abnormal FRA1 overexpression has been reported in various pathological states, including tumor progression and inflammation. To date, the molecular effects of FRA1 overexpression are still not understood. Therefore, the aim of this study was to investigate the transcriptional and functional effects of FRA1 overexpression using the CGL1 human hybrid cell line. FRA1-overexpressing CGL1 cells were generated using stably integrated CRISPR-mediated transcriptional activation, resulting in a 2-3 fold increase in FRA1 mRNA and protein levels. RNA-sequencing identified 298 differentially expressed genes with FRA1 overexpression. Gene ontology analysis showed numerous molecular networks enriched with FRA1 overexpression, including transcription-factor binding, regulation of the extracellular matrix and adhesion, and a variety of signaling processes, including protein kinase activity and chemokine signaling. In addition, cell functional assays demonstrated reduced cell adherence to fibronectin and collagen with FRA1 overexpression and altered cell cycle progression. Taken together, this study unravels the transcriptional response mediated by FRA1 overexpression and establishes the role of FRA1 in adhesion and cell cycle progression.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».