Plasma membrane domain organization regulates EGFR signaling in tumor cells
Notice bibliographique
Résumé
Macromolecular complexes exhibit reduced diffusion in biological membranes; however, the physiological consequences of this characteristic of plasma membrane domain organization remain elusive. We report that competition between the galectin lattice and oligomerized caveolin-1 microdomains for epidermal growth factor (EGF) receptor (EGFR) recruitment regulates EGFR signaling in tumor cells. In mammary tumor cells deficient for Golgi beta1,6N-acetylglucosaminyltransferase V (Mgat5), a reduction in EGFR binding to the galectin lattice allows an increased association with stable caveolin-1 cell surface microdomains that suppresses EGFR signaling. Depletion of caveolin-1 enhances EGFR diffusion, responsiveness to EGF, and relieves Mgat5 deficiency-imposed restrictions on tumor cell growth. In Mgat5(+/+) tumor cells, EGFR association with the galectin lattice reduces first-order EGFR diffusion rates and promotes receptor interaction with the actin cytoskeleton. Importantly, EGFR association with the lattice opposes sequestration by caveolin-1, overriding its negative regulation of EGFR diffusion and signaling. Therefore, caveolin-1 is a conditional tumor suppressor whose loss is advantageous when beta1,6GlcNAc-branched N-glycans are below a threshold for optimal galectin lattice formation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».