Abstract B04: In vivo BioID identifies novel Myc interacting partners
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Myc oncoprotein is a major driver of cancer initiation and progression, and thus targeting its activity would mark a key therapeutic advance. In a genetic preclinical mouse model, systemic Myc inhibition using the dominant-negative Myc mutant, termed Omomyc, showed that Ras-driven lung cancer could be eradicated without any harmful long-term effects to the animal. However, developing an anti-cancer agent that directly binds and inhibits Myc has not been possible, to date. Therefore, new strategies are required to inhibit Myc in cancer. Understanding the Myc interactome may unravel novel approaches to target Myc in cancer. The BioID proximity-based biotin labeling technique was recently developed for the characterization of protein-protein interaction networks. In BioID, the protein of interest is expressed as a fusion partner biotin ligase (BirA*), which activates biotin. The active biotin reacts with lysine residues on nearby polypeptides. Following a stringent cell lysis and streptavidin-sepharose pulldown, biotinylated proteins can be identified using MS. To date, this method has been applied to a number of different polypeptides expressed in cultured cells. Here we report the adaptation of BioID to the identification of protein-protein interactions surrounding the Myc oncoprotein in human cells grown both under standard culture conditions and in mice as tumor xenografts. Notably, in vivo BioID yielded >100 high confidence Myc interacting proteins, including >30 known binding partners such as MAX (Myc-associated factor X), TRRAP (transformation/transcription domain-associated protein), the enhancer of polycomb homologs 1 and 2 (EPC1, EPC2), lysine acetyltransferase 5 (KAT5). Putative novel Myc interactors include components of the STAGA/KAT5 and SWI/SNF chromatin remodelling complexes (see Penn lab abstract Tu et al), DNA repair and replication factors, general transcription and elongation factors, and transcriptional co-regulators such as the DNA helicase chromodomain 8 (CHD8). Providing additional confidence in these findings, ENCODE ChIP-seq datasets highlight significant coincident binding throughout the genome for the Myc interactors identified here, and we validate the previously unreported CHD8 (an ATP-dependent helicase)-Myc interaction using both a yeast two hybrid analysis and the proximity-based ligation assay (PLA). Additionally, we also validate Myc-BRD4 and Myc-TRIM24 interaction by PLA. In sum, here we identify bona fide interacting partners of Myc in vivo by use of BioID. Our study shows for the first time Myc interactome in vivo, understanding these interactors will shed more light on Myc oncogenesis, which can be used to therapeutically target Myc in cancer. Citation Format: Dharmendra Dingar, Manpreet Kalkat, Pak-Kei Chan, Swneke D. Bailey, Tharan Srikumar, William B. Tu, Etienne Coyaud, Romina Ponzielli, Max Kolyar, Igor Jurisica, Annie Huang, Mathieu Lupien, Brian Raught, Linda Z. Penn. In vivo BioID identifies novel Myc interacting partners. [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 B04.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».