MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2065942680 · doi:10.4161/cam.25651

Par6 is phosphorylated by aPKC to facilitate EMT

2013· letter· en· W2065942680 sur OpenAlexaff
Adrian Gunaratne, Gianni M. Di Guglielmo

Notice bibliographique

RevueCell Adhesion & Migration · 2013
Typeletter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHippo pathway signaling and YAP/TAZ
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCell biologyCell polarityEpithelial–mesenchymal transitionBiologyPhosphorylationFocal adhesionCell migrationCellMesenchymal stem cellSignal transductionCytoskeletonCancerMetastasisGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The conserved polarity proteins Par6 and aPKC regulate cell polarization processes. However, increasing evidence also suggests that they play a role in oncogenic progression. During tumor progression, epithelial to mesenchymal transition (EMT) delineates an evolutionary conserved process that converts stationary epithelial cells into mesenchymal cells, which have an acquired ability for independent migration and invasion. In addition to signaling pathways that alter genetic programes that trigger the loss of cell-cell adhesion, alternative pathways can alter cell plasticity to regulate cell-cell cohesion and increase invasive potential. One such pathway involves TGFβ-induced phosphorylation of Par6. In epithelial cells, Par6 phosphorylation results in the dissolution of junctional complexes, cytoskeletal remodelling, and increased metastatic potential. Recently, we found that aPKC can also phosphorylate Par6 to drive EMT and increase the migratory potential of non-small cell lung cancer cells. This result has implications with respect to homeostatic and developmental processes involving polarization, and also with respect to cancer progression-particularly since aPKC has been reported to be an oncogenic regulator in various tumor cells.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0060,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 GPT0,218
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations25
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCell Adhesion & MigrationMême sujetHippo pathway signaling and YAP/TAZTravaux en français237 207