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Enregistrement W2172171652 · doi:10.1073/pnas.1300173110

Hsp70/Hsp90 chaperone machinery is involved in the assembly of the purinosome

2013· article· en· W2172171652 sur OpenAlexfundno aff
Jarrod B. French, Hong Zhao, Songon An, Sherry Niessen, Yijun Deng, Benjamin F. Cravatt, Stephen J. Benkovic

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHeat shock proteins research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Cancer InstituteCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of California, San DiegoNational Institutes of Health
Mots-clésHsp90Chaperone (clinical)Heat shock proteinPurine metabolismCalnexinHsp70BiologyBiochemistryCell biologyHeat shockBiosynthesisChemistryEnzymeEndoplasmic reticulumGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The de novo biosynthesis of purines is carried out by a highly conserved metabolic pathway that includes several validated targets for anticancer, immunosuppressant, and anti-inflammatory chemotherapeutics. The six enzymes in humans that catalyze the 10 chemical steps from phosphoribosylpyrophosphate to inosine monophosphate were recently shown to associate into a dynamic multiprotein complex called the purinosome. Here, we demonstrate that heat shock protein 90 (Hsp90), heat shock protein 70 (Hsp70), and several cochaperones functionally colocalize with this protein complex. Knockdown of expression levels of the identified cochaperones leads to disruption of purinosomes. In addition, small molecule inhibitors of Hsp90 and Hsp70 reversibly disrupt purinosomes and are shown to have a synergistic effect with methotrexate, an anticancer agent that targets purine biosynthesis. These data implicate the Hsp90/Hsp70 chaperone machinery in the assembly of the purinosome and provide a strategy for the development of improved anticancer therapies that disrupt purine biosynthesis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,305

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,278 · 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 tête enseignante, 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

Citations82
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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