Localized Rho GTPase Activation Regulates RNA Dynamics and Compartmentalization in Tumor Cell Protrusions
Notice bibliographique
Résumé
mRNA trafficking and local protein translation are associated with protrusive cellular domains, such as neuronal growth cones, and deregulated control of protein translation is associated with tumor malignancy. We show here that activated RhoA, but not Rac1, is enriched in pseudopodia of MSV-MDCK-INV tumor cells and that Rho, Rho kinase (ROCK), and myosin II regulate the microtubule-independent targeting of RNA to these tumor cell domains. ROCK inhibition does not affect pseudopodial actin turnover but significantly reduces the dynamics of pseudopodial RNA turnover. Gene array analysis shows that 7.3% of the total genes analyzed exhibited a greater than 1.6-fold difference between the pseudopod and cell body fractions. Of these, only 13.2% (261 genes) are enriched in pseudopodia, suggesting that only a limited number of total cellular mRNAs are enriched in tumor cell protrusions. Comparison of the tumor pseudopod mRNA cohort and a cohort of mRNAs enriched in neuronal processes identified tumor pseudopod-specific signaling networks that were defined by expression of M-Ras and the Shp2 protein phosphatase. Pseudopod expression of M-Ras and Shp2 mRNA were diminished by ROCK inhibition linking pseudopodial Rho/ROCK activation to the localized expression of specific mRNAs. Pseudopodial enrichment for mRNAs involved in protein translation and signaling suggests that local mRNA translation regulates pseudopodial expression of less stable signaling molecules as well as the cellular machinery to translate these mRNAs. Pseudopodial Rho/ROCK activation may impact on tumor cell migration and metastasis by stimulating the pseudopodial translocation of mRNAs and thereby regulating the expression of local signaling cascades.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».