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Enregistrement W2414160659 · doi:10.1158/1557-3125.myc15-a10

Abstract A10: The myc post-translational landscape: How novel gain-of-function mutants are revealing new stability and functional regulatory systems

2015· article· en· W2414160659 sur OpenAlexaff
Corey Lourenco, Amanda R. Wasylishen, Michelle Chan‐Seng‐Yue, Christina Bros, Dharmendra Dingar, William B. Tu, Manpreet Kalkat, Pak-Kei Chan, Peter J. Mullen, Brian Raught, Paul C. Boutros, Linda Z. Penn

Notice bibliographique

RevueMolecular Cancer Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueUbiquitin and proteasome pathways
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer ResearchPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMutantCarcinogenesisUbiquitinBiologyDeubiquitinating enzymeOncogeneSuppressorFunction (biology)Cancer researchCell biologyCell cycleGeneBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The c-MYC (MYC) oncogene plays an important role in tumorigenesis and is implicated in >50% of all human cancers. Deregulation of MYC can occur through abnormally high expression levels, but also through oncogenic lesions in upstream signaling cascades. The study of these signaling pathways have provided an alternative approach for the development of MYC-targeted therapeutics. For example, the study of post-translational modifications (PTMs) of MYC, such as P-T58 and the T58A gain-of-function mutant, identified FBXW7 as a tumor suppressor and the deubiquitinating enzyme USP28 as a therapeutic target. We considered that MYC is highly modified post-translationally and that unknown mechanistic pathways may be modifying residues, in addition to T58, in order to control MYC stability and/or function. These undiscovered pathways may therefore provide additional opportunities for the development of MYC-targeted therapeutics. These considerations led to recent work in the Penn lab that uncovered clusters of negatively regulating residues of MYC function. These residues include S71/S81, a cluster of residues referred to as MYC-4 (T343, S344, S347 and S348) and a cluster of 6 lysine residues (6K) at the C-terminal end of MYC (K298, K317, K323, K326, K341 and K355). These negatively regulating residues were characterized using alanine (S71/S81 and 340 cluster) and arginine (C-terminal lysines) substitution mutants in our established transformation assays. The S71/S81A and MYC-4A mutants scored with having gain-of-function activity in comparison to wild-type MYC in multiple transformation assays including growth in soft agar and the disruption of regular acini formation using a normal, immortalized MCF10A cell line. In addition, these mutants were shown to regulate additional genes compared to wild-type MYC using genome-wide mRNA expression analysis of MCF10A acini, suggesting that these MYC proteins have gained additional transcriptional targets. Additionally, substitution of the C-terminal lysine residues with arginine (6KR) also revealed gain-of-function activity. 6KR expressing MCF10A and SH-EP cells had increased anchorage-independent growth compared to cells expressing wild-type MYC and was also more potent in promoting xenograft tumor growth of Rat1A and SH-EP cells. Interestingly, all three mutants do not have extended half-lives as seen with T58A, suggesting that functional activity and not stability is contributing to these transformative phenotypes. The above mutants reveal that each of S71/S81, MYC-4 and C-terminal 6K residues are critically important for the negative regulation of MYC-induced transformation. To further explore these regions of MYC, we used mass spectrometry to identify post-translational modifications that occurred on MYC in growing cells. These data confirm phosphorylation events on S71/81 as well as at MYC-4A. Strikingly, three modifications were directly observed on three of the six lysine residues; acetylation of lysine 323, ubiquitylation of lysine 355 and SUMOylation of lysine 326. The importance of these modifications and the roles that these modifications have in regulating MYC activity are currently under investigation using our established transformation assays. I now aim to understand the contribution of single or multiple modifications within the indicated clusters and how these modifications modulate MYC activity. Citation Format: Corey Lourenco, Amanda Wasylishen, Michelle Chan-Seng-Yue, Christina Bros, Dharmendra Dingar, William Tu, Manpreet Kalkat, Pak-Kei Chan, Peter Mullen, Brian Raught, Paul Boutros, Linda Penn. The myc post-translational landscape: How novel gain-of-function mutants are revealing new stability and functional regulatory systems. [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Myc: From Biology to Therapy; Jan 7-10, 2015; La Jolla, CA. Philadelphia (PA): AACR; Mol Cancer Res 2015;13(10 Suppl):Abstract nr A10.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil0,453

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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)0,0000,000

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations0
Publié2015
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