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Enregistrement W2565251648 · doi:10.1074/jbc.m116.757864

A Late G1 Lipid Checkpoint That Is Dysregulated in Clear Cell Renal Carcinoma Cells

2016· article· en· W2565251648 sur OpenAlexafffund
Deven Patel, Darin Salloum, Mahesh Saqcena, Amrita Chatterjee, Victoria Mroz, Michael Ohh, David A. Foster

Notice bibliographique

RevueJournal of Biological Chemistry · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and Kidney Cyst Diseases
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésCell biologyCell cycle checkpointEndoplasmic reticulumCell cyclePI3K/AKT/mTOR pathwayBiologyLipid dropletChemistryCellBiochemistrySignal transduction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lipids are important nutrients that proliferating cells require to maintain energy homeostasis as well as to build plasma membranes for newly synthesized cells. Previously, we identified nutrient-sensing checkpoints that exist in the latter part of the G 1 phase of the cell cycle that are dependent upon essential amino acids, Gln, and finally, a checkpoint mediated by mammalian target of rapamycin (mTOR), which integrates signals from both nutrients and growth factors. In this study, we have identified and temporally mapped a lipid-mediated G 1 checkpoint. This checkpoint is located after the Gln checkpoint and before the mTOR-mediated cell cycle checkpoint. Intriguingly, clear cell renal cell carcinoma cells (ccRCC) have a dysregulated lipid-mediated checkpoint due in part to defective phosphatase and tensin homologue (PTEN). When deprived of lipids, instead of arresting in G 1 , these cells continue to cycle and utilize lipid droplets as a source of lipids. Lipid droplets have been known to maintain endoplasmic reticulum homeostasis and prevent cytotoxic endoplasmic reticulum stress in ccRCC. Dysregulation of the lipid-mediated checkpoint forces these cells to utilize lipid droplets, which could potentially lead to therapeutic opportunities that exploit this property of ccRCC.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations25
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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