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Enregistrement W1979976889 · doi:10.1158/0008-5472.can-12-4063

MYC Phosphorylation at Novel Regulatory Regions Suppresses Transforming Activity

2013· article· en· W1979976889 sur OpenAlexafffund
Amanda R. Wasylishen, Michelle Chan‐Seng‐Yue, Christina Bros, Dharmendra Dingar, William B. Tu, Manpreet Kalkat, Pak-Kei Chan, Peter J. Mullen, Ling Huang, Natalie Meyer, Brian Raught, Paul C. Boutros, Linda Z. Penn

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueUbiquitin and proteasome pathways
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Pennsylvania
Mots-clésMutantBiologyCarcinogenesisGeneRegulatorCancer researchAlleleCancerSuppressorMutationPhosphorylationGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite its central role in human cancer, MYC deregulation is insufficient by itself to transform cells. Because inherent mechanisms of neoplastic control prevent precancerous lesions from becoming fully malignant, identifying transforming alleles of MYC that bypass such controls may provide fundamental insights into tumorigenesis. To date, the only activated allele of MYC known is T58A, the study of which led to identification of the tumor suppressor FBXW7 and its regulator USP28 as a novel therapeutic target. In this study, we screened a panel of MYC phosphorylation mutants for their ability to promote anchorage-independent colony growth of human MCF10A mammary epithelial cells, identifying S71A/S81A and T343A/S344A/S347A/S348A as more potent oncogenic mutants compared with wild-type (WT) MYC. The increased cell-transforming activity of these mutants was confirmed in SH-EP neuroblastoma cells and in three-dimensional MCF10A acini. Mechanistic investigations initiated by a genome-wide mRNA expression analysis of MCF10A acini identified 158 genes regulated by the mutant MYC alleles, compared with only 112 genes regulated by both WT and mutant alleles. Transcriptional gain-of-function was a common feature of the mutant alleles, with many additional genes uniquely dysregulated by individual mutant. Our work identifies novel sites of negative regulation in MYC and thus new sites for its therapeutic attack.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,282 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations40
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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