MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1963526316 · doi:10.1371/journal.pone.0064817

Odin (ANKS1A) Modulates EGF Receptor Recycling and Stability

2013· article· en· W1963526316 sur OpenAlexafffund
Jiefei Tong, Yaroslav Sydorskyy, Jonathan St‐Germain, Paul Taylor, Ming‐Sound Tsao, Michael F. Moran

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHER2/EGFR in Cancer Research
Établissements canadiensUniversity Health NetworkOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of TorontoHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research Chairs
Mots-clésHEK 293 cellsEndosomeCell biologyInternalizationEpidermal growth factor receptorReceptorEndocytic cycleEpidermal growth factorGene knockdownPhosphorylationReceptor tyrosine kinaseBiologyMAPK/ERK pathwayTyrosine kinaseSignal transductionChemistryCell cultureEndocytosisBiochemistryIntracellular

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ANKS1A gene product, also known as Odin, was first identified as a tyrosine-phosphorylated component of the epidermal growth factor receptor network. Here we show that Odin functions as an effector of EGFR recycling. In EGF-stimulated HEK293 cells tyrosine phosphorylation of Odin was induced prior to EGFR internalization and independent of EGFR-to-ERK signaling. Over-expression of Odin increased EGF-induced EGFR trafficking to recycling endosomes and recycling back to the cell surface, and decreased trafficking to lysosomes and degradation. Conversely, Odin knockdown in both HEK293 and the non-small cell lung carcinoma line RVH6849, which expresses roughly 10-fold more EGF receptors than HEK293, caused decreased EGFR recycling and accelerated trafficking to the lysosome and degradation. By governing the endocytic fate of internalized receptors, Odin may provide a layer of regulation that enables cells to contend with receptor cell densities and ligand concentration gradients that are physiologically and pathologically highly variable.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0050,001

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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,166 · 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.

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

Citations25
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONEMême sujetHER2/EGFR in Cancer ResearchTravaux en français237 207