An Identity Crisis for <i>fps/fes</i>: Oncogene or Tumor Suppressor?
Notice bibliographique
Résumé
Fps/Fes proteins were among the first members of the protein tyrosine kinase family to be characterized as dominant-acting oncoproteins. Addition of retroviral GAG sequences or other experimentally induced mutations activated the latent transforming potential of Fps/Fes. However, activating mutations in fps/fes had not been found in human tumors until recently, when mutational analysis of a panel of colorectal cancers identified four somatic mutations in sequences encoding the Fps/Fes kinase domain. Here, we report biochemical and theoretical structural analysis demonstrating that three of these mutations result in inactivation, not activation, of Fps/Fes, whereas the fourth mutation compromised in vivo activity. These results did not concur with a classic dominant-acting oncogenic role for fps/fes involving activating somatic mutations but instead raised the possibility that inactivating fps/fes mutations might promote tumor progression in vivo. Consistent with this, we observed that tumor onset in a mouse model of breast epithelial cancer occurred earlier in mice targeted with either null or kinase-inactivating fps/fes mutations. Furthermore, a fps/fes transgene restored normal tumor onset kinetics in targeted fps/fes null mice. These data suggest a novel and unexpected tumor suppressor role for Fps/Fes in epithelial cells.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 tête enseignante, 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 ».