Investigating the Cellular Responses of Cancer Cells to Physiological and Hypoxic Oxygen Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Most incubators used in cell culture do not regulate O2 levels, making the headspace O2 concentration ~18%. In contrast, most human tissues are exposed to 2–9% O2 in vivo (physioxia). The main goal of this thesis project was to gain a better understanding of how supraphysiological O2 levels affect cell behavior in vitro, with a focus on cancer cell biology. Using RNA-seq, I studied how culture in either 5% O2 or 18% O2 affects gene expression in four human cancer cells. I found that O2 level in culture affected hundreds of genes, however, in a largely cell-type specific manner. Further, gene targets of the hypoxia-inducible factors (HIFs) were upregulated at 5% O2 compared to 18% O2 in all cell lines. This led me to investigate how culturing cancer cells at a baseline level of 5% O2 or 18% O2 affects their response to hypoxia (here, 1.1% O2). My results indicate that baseline O2 level substantially affects the transcriptional response of prostate cancer cells (PC-3) to hypoxia. Notably, cells grown in 18% O2 and then exposed to hypoxia showed an enhanced induction of HIF-regulated genes, particularly genes involved in glucose metabolism. This in turn resulted in an enhanced glucose uptake rate of cells taken from 18% O2 to hypoxia, compared to cells preadapted to 5% O2 and then exposed to hypoxia. Finally, while acute hypoxia did not affect proliferation or migration of PC-3 cells regardless of their baseline O2 level, cells preadapted to 5% O2 did show higher proliferation and migration rates compared to cells in 18% O2. We conclude that O2 levels in culture affect gene expression, glucose consumption, and growth in cancer cells, which, in turn, might result in differential sensitivity towards anticancer drugs, highlighting the importance of maintaining physiological O2 conditions in cell culture.
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.
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 ».