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Enregistrement W2088475775 · doi:10.1158/1538-7445.am2013-4048

Abstract 4048: Aggresome formation is regulated by RanBPM through an interaction with HDAC6.

2013· article· en· W2088475775 sur OpenAlexaff
Louisa M. Salemi, Ahmad W. Almawi, Karen J. Lefebvre, Caroline Schild Poulter

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA modifications and cancer
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAggresomeMG132Cell biologyUbiquitinHDAC6ProteasomeDownregulation and upregulationCytoplasmProteasome inhibitorChemistryGene knockdownBiologyCell cultureHistone deacetylaseHistoneBiochemistryGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract RanBPM (Ran-binding protein M, also called RanBP9) is a nucleocytoplamsic protein that has been implicated in a number of cellular processes including cell adhesion, migration and gene transcription. It has been hypothesized to be a scaffolding protein, but its function remains poorly understood. In previous studies we documented the relocalization of RanBPM from the nucleus to the cytoplasm in response to ionizing radiation (IR) treatment. Subsequent analysis showed that IR triggered cytoplasmic RanBPM relocalization in perinuclear dots or foci often located close to an invagination of the nucleus. Upon further investigation, the RanBPM aggregates were identified as aggresomes, which have not been previously documented to occur in response to IR. Aggresomes are aggregates of misfolded/ubiquitinated proteins resulting from improper protein assembly, aberrant modifications and/or environmental stress. These misfolded/ubiquitinated proteins are normally cleared by chaperone-mediated refolding or by proteasomal degradation through the ubiquitin-proteasome system. In conditions where these systems are impaired or overwhelmed, misfolded proteins accumulate in specific perinuclear structures called aggresome. Further analysis confirmed that the RanBPM foci were indeed aggresomes by assessing co-localization of RanBPM with HDAC6, which is required for aggresome formation. Further, we showed RanBPM also formed aggresome in response to treatment with the proteasome inhibitor MG132. To determine the effect of RanBPM downregulation on aggresome formation, we assessed aggresome formation by HDAC6 in RanBPM shRNA and control shRNA Hela and HEK cells. RanBPM downregulation resulted in significantly lower number of aggresomes both after MG132 and IR treatment, suggesting that RanBPM is essential in aggresome formation. Confocal microscopy analysis showed that RanBPM and HDAC6 co-localize within the aggresome and co-immunoprecipitation studies detected an interaction between the two proteins. Downregulation of RanBPM also resulted in decreased acetylated α-tubulin, suggesting that RanBPM regulates HDAC6 activity. Altogether these results suggest that RanBPM may regulate aggresome formation through an interaction with HDAC6. The molecular details of this regulation are currently under investigation. Citation Format: Louisa Salemi, Ahmad Almawi, Karen Lefebvre, Caroline Schild Poulter. Aggresome formation is regulated by RanBPM through an interaction with HDAC6. [abstract]. In: Proceedings of the 104th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2013 Apr 6-10; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2013;73(8 Suppl):Abstract nr 4048. doi:10.1158/1538-7445.AM2013-4048

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

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)0,0030,002

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,335 · 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

Citations0
Publié2013
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