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Enregistrement W1963076281 · doi:10.1016/j.celrep.2015.09.022

Identification of and Molecular Basis for SIRT6 Loss-of-Function Point Mutations in Cancer

2015· article· en· W1963076281 sur OpenAlexfundno aff
Sita Kugel, Jessica L. Feldman, Mark A. Klein, Dafne M. Silberman, Carlos Sebastián, Craig H. Mermel, Stephanie Dobersch, Abbe R. Clark, Gad Getz, John M. Denu, Raúl Mostoslavsky

Notice bibliographique

RevueCell Reports · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSirtuins and Resveratrol in Medicine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Cancer InstituteNational Institute of Environmental Health SciencesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute of General Medical SciencesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesU.S. Department of Defense
Mots-clésSIRT6HistoneAcetylationBiologyPoint mutationMutantHistone deacetylaseMutationCancerChromatinGeneticsCancer researchGeneSirtuin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chromatin factors have emerged as the most frequently dysregulated family of proteins in cancer. We have previously identified the histone deacetylase SIRT6 as a key tumor suppressor, yet whether point mutations are selected for in cancer remains unclear. In this manuscript, we characterized naturally occurring patient-derived SIRT6 mutations. Strikingly, all the mutations significantly affected either stability or catalytic activity of SIRT6, indicating that these mutations were selected for in these tumors. Further, the mutant proteins failed to rescue sirt6 knockout (SIRT6 KO) cells, as measured by the levels of histone acetylation at glycolytic genes and their inability to rescue the tumorigenic potential of these cells. Notably, the main activity affected in the mutants was histone deacetylation rather than demyristoylation, pointing to the former as the main tumor-suppressive function for SIRT6. Our results identified cancer-associated point mutations in SIRT6, cementing its function as a tumor suppressor in human cancer.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,166

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations81
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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