Proteomic Analysis of the E3 Ubiquitin-Ligase Hakai Highlights a Role in Plasticity of the Cytoskeleton Dynamics and in the Proteasome System
Notice bibliographique
Résumé
Carcinoma, the most common type of cancer, arises from epithelial cells. The transition from adenoma to carcinoma is associated with the loss of E-cadherin and, in consequence, the disruption of cell-cell contacts. E-cadherin is a tumor suppressor, and it is down-regulated during epithelial-to-mesenchymal transition (EMT); indeed, its loss is a predictor of poor prognosis. Hakai is an E3 ubiquitin-ligase protein that mediates E-cadherin ubiquitination, endocytosis and finally degradation, leading the alterations of cell-cell contacts. Although E-cadherin is the most established substrate for Hakai activity, other regulated molecular targets for Hakai may be involved in cancer cell plasticity during tumor progression. In this work we employed an iTRAQ approach to explore novel molecular pathways involved in Hakai-driven EMT during tumor progression. Our results show that Hakai may have an important influence on cytoskeleton-related proteins, extracellular exosome-associated proteins, RNA-related proteins and proteins involved in metabolism. Moreover, a profound decreased expression in several proteasome subunits during Hakai-driven EMT was highlighted. Since proteasome inhibitors are becoming increasingly used in cancer treatment, our findings suggest that the E3 ubiquitin-ligase, such as Hakai, may be a better target than proteasome for using novel specific inhibitors in tumor subtypes that follow EMT.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».