Identification, design and synthesis of tubulin-derived peptides as novel hyaluronan mimetic ligands for the receptor for hyaluronan-mediated motility (RHAMM/HMMR)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Fragments of the extracellular matrix component hyaluronan (HA) promote tissue inflammation, fibrosis and tumor progression. HA fragments act through HA receptors including CD44, LYVE1, TLR2, 4 and the receptor for hyaluronan mediated motility (RHAMM/HMMR). RHAMM is a multifunctional protein with both intracellular and extracellular roles in cell motility and proliferation. Extracellular RHAMM binds directly to HA fragments while intracellular RHAMM binds directly to ERK1 and tubulin. Both HA and regions of tubulin (s-tubulin) are anionic and bind to basic amino acid-rich regions in partner proteins, such as in HA and tubulin binding regions of RHAMM. We used this as a rationale for developing bioinformatics and SPR (surface plasmon resonance) based screening to identify high affinity anionic RHAMM peptide ligands. A library of 12-mer peptides was prepared based on the carboxyl terminal tail sequence of s-tubulin isoforms and assayed for their ability to bind to the HA/tubulin binding region of recombinant RHAMM using SPR. This approach resulted in the isolation of three 12-mer peptides with nanomolar affinity for RHAMM. These peptides bound selectively to RHAMM but not to CD44 or TLR2,4 and blocked RHAMM:HA interactions. Furthermore, fluorescein-peptide uptake by PC3MLN4 prostate cancer cells was blocked by RHAMM mAb but not by CD44 mAb. These peptides also reduced the ability of prostate cancer cells to degrade collagen type I. The selectivity of these novel HA peptide mimics for RHAMM suggest their potential for development as HA mimetic imaging and therapeutic agents for HA-promoted disease.
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.
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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle