Suppression of Cancer Progression by MGAT1 shRNA Knockdown
Notice bibliographique
Résumé
Oncogenic signaling promotes tumor invasion and metastasis, in part, by increasing the expression of tri- and tetra- branched N-glycans. The branched N-glycans bind to galectins forming a multivalent lattice that enhances cell surface residency of growth factor receptors, and focal adhesion turnover. N-acetylglucosaminyltransferase I (MGAT1), the first branching enzyme in the pathway, is required for the addition of all subsequent branches. Here we have introduced MGAT1 shRNA into human HeLa cervical and PC-3-Yellow prostate tumor cells lines, generating cell lines with reduced transcript, enzyme activity and branched N-glycans at the cell surface. MGAT1 knockdown inhibited HeLa cell migration and invasion, but did not alter cell proliferation rates. Swainsonine, an inhibitor of α-mannosidase II immediately downstream of MGAT1, also inhibited cell invasion and was not additive with MGAT1 shRNA, consistent with a common mechanism of action. Focal adhesion and microfilament organization in MGAT1 knockdown cells also indicate a less motile phenotype. In vivo, MGAT1 knockdown in the PC-3-Yellow orthotopic prostate cancer xenograft model significantly decreased primary tumor growth and the incidence of lung metastases. Our results demonstrate that blocking MGAT1 is a potential target for anti-cancer therapy.
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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 | 0,001 |
| 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 ».