YAP and TEAD Are Transcriptional Regulators of Neuroendocrine Differentiation and Growth in Carcinoid Cells
Notice bibliographique
Résumé
Molecular regulators of variably aggressive carcinoid tumors are unknown. Since carcinoids have low expression of Yes-associated protein (YAP), it was hypothesized that low YAP expression provides a molecular advantage to carcinoids by preventing YAP from binding its partner, TEA domain transcription factor (TEAD). To test this hypothesis, constitutively active YAP and a TEAD-binding defective form of YAP were overexpressed in lung (H727) and pancreatic (BON1) carcinoid cells. It was found that active YAP overexpression inhibited neuroendocrine markers, morphology, cell proliferation, and anchorage-independent cell growth, whereas TEAD-binding defective YAP recovered these features. Through integrated chromatin immunoprecipitation and RNA sequencing analyses, it was found that YAP-TEAD binding down-regulated neuroendocrine transcription factor genes and up-regulated select transforming growth factor (TGF-β) superfamily and Notch genes related to cell growth. It was concluded that low YAP expression permits neuroendocrine differentiation and growth in carcinoid cells by preventing YAP-TEAD binding and subsequent dysregulation of gene targets. These results identify unknown molecular mechanisms in carcinoid development that may apply to the broader family of neuroendocrine cancers.
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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 ».