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Enregistrement W2612050787 · doi:10.1371/journal.pone.0177639

Identification of the SUMO E3 ligase PIAS1 as a potential survival biomarker in breast cancer

2017· article· en· W2612050787 sur OpenAlexafffund
Ayan Chanda, Angela Chan, Lili Deng, Elizabeth Kornaga, Emeka K. Enwere, Donald G. Morris, Shirin Bonni

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueUbiquitin and proteasome pathways
Établissements canadiensAlberta Health ServicesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta InnovatesAlberta Innovates - Health SolutionsBreast Cancer Society of CanadaUniversity of Calgary
Mots-clésBreast cancerCancer researchMetastasisCancerUbiquitin ligaseTissue microarrayBiologyBiomarkerEpithelial–mesenchymal transitionSUMO proteinMetastatic breast cancerOncologyMedicineInternal medicineUbiquitinGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metastasis is the ultimate cause of breast cancer related mortality. Epithelial-mesenchymal transition (EMT) is thought to play a crucial role in the metastatic potential of breast cancer. Growing evidence has implicated the SUMO E3 ligase PIAS1 in the regulation of EMT in mammary epithelial cells and breast cancer metastasis. However, the relevance of PIAS1 in human cancer and mechanisms by which PIAS1 might regulate breast cancer metastasis remain to be elucidated. Using tissue-microarray analysis (TMA), we report that the protein abundance and subcellular localization of PIAS1 correlate with disease specific overall survival of a cohort of breast cancer patients. In mechanistic studies, we find that PIAS1 acts via sumoylation of the transcriptional regulator SnoN to suppress invasive growth of MDA-MB-231 human breast cancer cell-derived organoids. Our studies thus identify the SUMO E3 ligase PIAS1 as a prognostic biomarker in breast cancer, and suggest a potential role for the PIAS1-SnoN sumoylation pathway in controlling breast cancer metastasis.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations39
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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