MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1997676017 · doi:10.4161/cc.19722

The expanding proteome of the molecular chaperone HSP90

2012· article· en· W1997676017 sur OpenAlexaff
Rahul S. Samant, Paul A. Clarke, Paul Workman

Notice bibliographique

RevueCell Cycle · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHeat shock proteins research
Établissements canadiensInstitute of Cancer Research
Organismes subventionnairesCancer Research UK
Mots-clésProteomeHsp90BiologyStable isotope labeling by amino acids in cell cultureProteomicsComputational biologyChaperone (clinical)Hsp90 inhibitorDNA damageDownregulation and upregulationBioinformaticsCell biologyGeneticsHeat shock proteinDNAGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The molecular chaperone HSP90 maintains the activity and stability of a diverse set of "client" proteins that play key roles in normal and disease biology. Around 20 HSP90 inhibitors that deplete the oncogenic clientele have entered clinical trials for cancer. However, the full extent of the HSP90-dependent proteome, which encompasses not only clients but also proteins modulated by downstream transcriptional responses, is still incompletely characterized and poorly understood. Earlier large-scale efforts to define the HSP90 proteome have been valuable but are incomplete because of limited technical sensitivity. Here we discuss previous large-scale surveys of proteome perturbations induced by HSP90 inhibitors in light of a significant new study using state-of-the-art SILAC technology combined with more sensitive high-resolution mass spectrometry (MS) that extends the catalog of proteomic changes in inhibitor-treated cancer cells. Among wide-ranging changes, major functional responses include downregulation of protein kinase activity and the DNA damage response alongside upregulation of the protein degradation machinery. Despite this improved proteomic coverage, there was surprisingly little overlap with previous studies. This may be due in part to technical issues but is likely also due to the variability of the HSP90 proteome with the inhibitor conditions used, the cancer cell type and the genetic status of client proteins. We suggest future proteomic studies to address these factors, to help distinguish client protein components from indirect transcriptional components and to address other key questions in fundamental and translational HSP90 research. Such studies should also reveal new biomarkers for patient selection and novel targets for therapeutic intervention.

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 seuil0,003

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations31
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCell CycleMême sujetHeat shock proteins researchTravaux en français237 207