Exploring The Relationship Between Mitochondrial-linked Cell Death And Muscle Atrophy During Ovarian Cancer Progression
Notice bibliographique
Résumé
The mechanisms underlying muscle atrophy during ovarian cancer are not fully understood. This study investigated the role of mitochondrial hydrogen peroxide (mH2O2)-mediated apoptosis and necroptosis in muscle atrophy using an orthotopic epithelial ovarian cancer (EOC) model at 40 and 80 days of tumor progression. We also examined the effects of the mitochondrial-targeted antioxidant SkQ1 on mH2O2 levels, regulation of apoptosis and necroptosis, and atrophy. Contrary to existing literature, muscle atrophy preceded EOC-induced changes in mH2O2 emission, and SkQ1, despite lowering mH2O2, did not prevent atrophy. Apoptotic markers (mPT, caspase-3, -9 activity) were elevated early in EOC progression and remained high, while necroptosis markers (RIPK1, phosphorylated MLKL/total MLKL) decreased with cancer progression. EOC-induced changes in necroptosis were unaffected by SkQ1, whereas markers of apoptosis (caspase-3/-9 activities) were downregulated by SkQ1. This study lays a crucial foundation for future research into regulated cell death pathways as mechanisms of cancer-induced atrophy.
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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) | 0,002 | 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 ».