LGN loss randomizes spindle orientation and accelerates tumorigenesis in PTEN-deficient epidermis
Notice bibliographique
Résumé
Loss of cell polarity and disruption of tissue organization are key features of tumorigenesis that are intrinsically linked to spindle orientation. Epithelial tumors are often characterized by spindle orientation defects, but how these defects impact tumor formation driven by common oncogenic mutations is not fully understood. Here, we examine the role of spindle orientation in adult epidermis by deleting a key spindle regulator, LGN, in normal tissue and in a PTEN-deficient mouse model. We report that LGN deficiency in PTEN mutant epidermis leads to a threefold increase in the likelihood of developing tumors on the snout, and an over 10-fold increase in tumor burden. In this tissue, loss of LGN alone increases perpendicular and oblique divisions of epidermal basal cells, at the expense of a planar orientation of division. PTEN loss alone does not significantly affect spindle orientation in these cells, but the combined loss of PTEN and LGN fully randomizes basal spindle orientation. A subset of LGN- and PTEN-deficient animals have increased amounts of proliferative spinous cells, which may be associated with tumorigenesis. These results indicate that loss of LGN impacts spindle orientation and accelerates epidermal tumorigenesis in a PTEN-deficient mouse model.
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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 | 0,001 |
| 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 ».