MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2053187346 · doi:10.1073/pnas.0406286101

p53-dependent inhibition of FKHRL1 in response to DNA damage through protein kinase SGK1

2004· article· en· W2053187346 sur OpenAlexaff
Han You, YingJu Jang, Annick Itie You-Ten, Hitoshi Okada, Jennifer Liepa, Andrew Wakeham, Kathrin Zaugg, Tak W. Mak

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueFOXO transcription factor regulation
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSGK1DNA damageBiologyTranscription factorTranscription (linguistics)PhosphorylationCell biologyGene knockdownCrosstalkKinaseSmall interfering RNACancer researchDNATransfectionBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

FKHRL1 (FOXO3a) and p53 are two potent stress-response regulators. Here we show that these two transcription factors exhibit "crosstalk" in vivo. In response to DNA damage, p53 activation led to FKHRL1 phosphorylation and subcellular localization change, which resulted in inhibition of FKHRL1 transcription activity. AKT was dispensable for p53-dependent suppression of FKHRL1. By contrast, serum- and glucocorticoid-inducible kinase 1 (SGK1) was significantly induced in a p53-dependent manner after DNA damage, and this induction was through extracellular signal-regulated kinase 1/2-mediated posttranslational regulation. Furthermore, inhibition of SGK1 expression by a small interfering RNA knockdown experiment significantly decreased FKHRL1 phosphorylation in response to DNA damage. Taken together, our observations reveal previously unrecognized crosstalk between p53 and FKHRL1. Moreover, our findings suggest a new pathway for understanding aging and the age dependency of human diseases governed by these two transcription factors.

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations130
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the National Academy of SciencesMême sujetFOXO transcription factor regulationTravaux en français237 207