Abstract 352: The role of p62 (SQTSM1) in the transforming growth factor β signaling pathway
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Transforming growth factor beta (TGFβ) is a cytokine that regulates many cellular processes, including cellular adhesion, proliferation and apoptosis. Its canonical downstream effectors include Smad2/3 proteins, which are phosphorylated and then translocate to the nucleus to alter gene transcriptional programs and promote processes such as epithelial-to-mesenchymal transition (EMT). Previous studies in our lab have shown that atypical Protein Kinase C (aPKC) isoforms associate with TGFβ receptors and modulate receptor trafficking and signal transduction. An aPKC-associated protein, p62 (SQSTM1) has been implicated in TGFβ-dependent EMT, however the mechanisms remain unclear.Here, we investigate the localization of p62 and its potential roles in modulating TGFβ signaling via knockdown and overexpression studies. Using antibody feeding and immunofluorescence microscopy, we support previous findings showing that p62 localizes to late endosomes. In addition, using a co-immunoprecipitation approach, we observed that p62 may associate with TGFβ type II receptor. To explore the functional role of p62 in TGFβ signaling, we conducted protein silencing using siRNA. We observed TGFβ-independent decreases in E-cadherin expression. However these changes were independent of the phosphorylation status or nuclear translocation of Smad2.P62 also plays an important role in autophagy by targeting proteins for degradation. Recently, prolonged TGFβ stimulation has been shown to induce cellular autophagy. Therefore, it is in our interest to characterize the relationship between TGFβ-dependent EMT and autophagy, and to determine whether p62 has a regulatory role between these two processes. Citation Format: Evelyn Ng, Adrian Gunaratne, John Di Guglielmo. The role of p62 (SQTSM1) in the transforming growth factor β signaling pathway [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2017; 2017 Apr 1-5; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2017;77(13 Suppl):Abstract nr 352. doi:10.1158/1538-7445.AM2017-352
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
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machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
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