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Enregistrement W2563324575 · doi:10.1158/1538-7445.am2015-4994

Abstract 4994: RET isoforms differentially contribute to focal adhesion formation

2015· article· en· W2563324575 sur OpenAlexaff
Piriya Yoganathan, Eric Lian, Lois M. Mulligan

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeuroendocrine Tumor Research Advances
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPaxillinFocal adhesionCell biologyBiologyReceptor tyrosine kinasePTK2AutophosphorylationCancer researchTyrosine kinaseSignal transductionKinaseProtein kinase AProtein kinase C

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract RET is a receptor tyrosine kinase crucial for the development of the kidney, and some neuroendocrine tissues. RET activation by its ligand, glial cell-line derived neurotrophic factor (GDNF), results in autophosphorylation of several key tyrosine kinase residues in the intracellular region, which allow binding of adaptor and signalling proteins, and consequently activation of various cellular processes, including survival, proliferation and migration. RET has two major protein isoforms, called RET9 and RET51 after the number of unique amino acids at the C-terminus, generated by alternative splicing. Although the RET isoforms are highly conserved across species, and both isoforms are normally co-expressed, they have major molecular and functional differences, including different transforming abilities, and trafficking properties. RET is implicated in several human diseases. Gain-of-function RET mutations result in the cancer syndrome multiple endocrine neoplasia type 2, that affects neuroendocrine tissues, somatic RET rearrangements are found in papillary thyroid carcinoma, and lung adenocarcinoma, and aberrant wild-type RET activation occurs in many cancers, including breast and pancreatic cancer. Focal adhesion protein complexes are involved in interactions of cells with the extracellular matrix, and are crucial for controlling cancer-related processes, including cell migration and invasion. The contributions of RET isoforms to the processes of focal adhesion formation and dynamics have not yet been investigated. To explore the roles of RET isoforms in focal adhesion formation, we used total internal resonance fluorescence (TIRF) microscopy to assess localization of various focal adhesion proteins, including paxillin, vinculin and zyxin in response to GDNF in a cell-based model system. Our results suggest that RET51 promotes more early (ie. paxillin) and late (ie. zyxin) stage focal adhesion formation than does RET9. Additionally, we demonstrate that the kinase dead form of RET51 results in a decrease of the number of focal adhesions compared to RET51 wild-type, suggesting that the increase in focal adhesion formation in the presence of RET51 is phosphorylation-dependent. Inhibition of SRC and FAK led to a reduction in focal adhesion formation, indicating that these pathways play roles in this process. Ongoing studies are investigating the focal adhesion dynamics of the RET isoforms and further characterizing the molecular differences underlying the ability of RET51 to induce greater focal adhesion formation than RET9. Citation Format: Piriya Yoganathan, Eric Lian, Lois M. Mulligan. RET isoforms differentially contribute to focal adhesion formation. [abstract]. In: Proceedings of the 106th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2015 Apr 18-22; Philadelphia, PA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2015;75(15 Suppl):Abstract nr 4994. doi:10.1158/1538-7445.AM2015-4994

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0040,001

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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,322 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Routes d'admission1
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