MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2596366455 · doi:10.1186/s13008-017-0029-6

Multiple molecular interactions redundantly contribute to RB-mediated cell cycle control

2017· article· en· W2596366455 sur OpenAlexafffund
Michael J. Thwaites, Matthew J. Cecchini, Srikanth Talluri, Daniel T. Passos, Jasmyne Carnevale, Frederick A. Dick

Notice bibliographique

RevueCell Division · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer-related Molecular Pathways
Établissements canadiensChildren’s Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésRetinoblastoma proteinCell cycleE2FCell biologyCell cycle checkpointBiologyCell growthG1 phaseRegulatorCarcinogenesisCell Cycle ProteinEctopic expressionCellGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The G1-S phase transition is critical to maintaining proliferative control and preventing carcinogenesis. The retinoblastoma tumor suppressor is a key regulator of this step in the cell cycle. RESULTS: Here we use a structure-function approach to evaluate the contributions of multiple protein interaction surfaces on pRB towards cell cycle regulation. SAOS2 cell cycle arrest assays showed that disruption of three separate binding surfaces were necessary to inhibit pRB-mediated cell cycle control. Surprisingly, mutation of some interaction surfaces had no effect on their own. Rather, they only contributed to cell cycle arrest in the absence of other pRB dependent arrest functions. Specifically, our data shows that pRB-E2F interactions are competitive with pRB-CDH1 interactions, implying that interchangeable growth arrest functions underlie pRB's ability to block proliferation. Additionally, disruption of similar cell cycle control mechanisms in genetically modified mutant mice results in ectopic DNA synthesis in the liver. CONCLUSIONS: Our work demonstrates that pRB utilizes a network of mechanisms to prevent cell cycle entry. This has important implications for the use of new CDK4/6 inhibitors that aim to activate this proliferative control network.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0000,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,254 · 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.

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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCell DivisionMême sujetCancer-related Molecular PathwaysTravaux en français237 207