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Enregistrement W2038146634 · doi:10.1073/pnas.1008136107

Combined deficiency for MAP kinase-interacting kinase 1 and 2 (Mnk1 and Mnk2) delays tumor development

2010· article· en· W2038146634 sur OpenAlexafffund
Takeshi Ueda, Masato Sasaki, Andrew Elia, Iok In Christine Chio, Koichi Hamada, Rikiro Fukunaga, Tak W. Mak

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePI3K/AKT/mTOR signaling in cancer
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésEIF4EKinaseCancer researchPTENBiologyPhosphorylationp38 mitogen-activated protein kinasesCarcinogenesisMitogen-activated protein kinaseMAPK/ERK pathwayKnockout mouseSerineProtein kinase ATranslation (biology)Cell biologySignal transductionPI3K/AKT/mTOR pathwayCancerBiochemistryGeneGeneticsMessenger RNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MAP kinase-interacting kinase 1 and 2 (Mnk1 and Mnk2) are protein-serine/threonine kinases that are activated by ERK or p38 and phosphorylate eIF4E, which is involved in cap-dependent translation initiation. However, Mnk1/2 double knockout (Mnk-DKO) mice show normal cell growth and development despite an absence of eIF4E phosphorylation. Here we show that the tumorigenesis occurring in the Lck-Pten mouse model (referred to here as tPten(-/-) mice) can be suppressed by the loss of Mnk1/2. Phosphorylation of eIF4E was greatly enhanced in lymphomas of parental tPten(-/-) mice compared with lymphoid tissues of wild-type mice, but was totally absent in lymphomas of tPten(-/-); Mnk-DKO mice. Notably, stable knockdown of Mnk1 in the human glioma cell line U87MG resulted in dramatically decreased tumor formation when these cells were injected into athymic nude mice. Our data demonstrate an oncogenic role for Mnk1/2 in tumor development, and highlight these molecules as potential anticancer drug targets that could be inactivated with minimal side effects.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,252

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, 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

Citations200
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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