P53 Mutation Induces Epithelial-to-Mesenchymal Transition (EMT) Associated with Stem Cell Properties and Tumorigenesis in Fallopian Tube Cells
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Type II ovarian cancer, including high-grade serous carcinoma (HGSC), is genetically unstable and exhibits frequent mutations in the tumor suppressor genes. Mutations of TP53 and BRCA1 genes have been associated with HGSC, which has been suggested as a subtype that arises from the fallopian tube lesion called serous tubal intraepithelial carcinoma (STIC). Although TP53 and BRCA1 genes are well-known tumor suppressor genes, the actual effects of TP53 and BRCA1 mutations in enhancing the development of ovarian cancer initiated from STIC are poorly understood. Methods: In this study, we knocked out Trp53 and Brca-1 in epithelial cell clones derived from mice fallopian tube tissues (known as oviducts) and investigated the potential involvement of these two mutations in inducing cancer stem-like cells as cancer-initiating cells. Results: We have shown that the knockout of Trp53 induced oviduct cells to undergo EMT and acquire stem cell characteristics. Conclusions: Trp53 mutation may induce the early stage of precursor lesions formation at the distal end of the oviducts.
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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 ».