Regulation of Epidermal Growth Factor Receptor Trafficking by Lysine Deacetylase HDAC6
Notice bibliographique
Résumé
Binding of epidermal growth factor (EGF) to its receptor leads to receptor dimerization, assembly of protein complexes, and activation of signaling networks that control key cellular responses. Despite their fundamental role in cell biology, little is known about protein complexes associated with the EGF receptor (EGFR) before growth factor stimulation. We used a modified membrane yeast two-hybrid system together with bioinformatics to identify 87 candidate proteins interacting with the ligand-unoccupied EGFR. Among them was histone deacetylase 6 (HDAC6), a cytoplasmic lysine deacetylase, which we found negatively regulated EGFR endocytosis and degradation by controlling the acetylation status of alpha-tubulin and, subsequently, receptor trafficking along microtubules. A negative feedback loop consisting of EGFR-mediated phosphorylation of HDAC6 Tyr(570) resulted in reduced deacetylase activity and increased acetylation of alpha-tubulin. This study illustrates the complexity of the EGFR-associated interactome and identifies protein acetylation as a previously unknown regulator of receptor endocytosis and degradation.
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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 ».