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Enregistrement W2884030111 · doi:10.1186/s13046-018-0806-3

Ajuba inhibits hepatocellular carcinoma cell growth via targeting of β-catenin and YAP signaling and is regulated by E3 ligase Hakai through neddylation

2018· article· en· W2884030111 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental & Clinical Cancer Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHippo pathway signaling and YAP/TAZ
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHakai InstituteNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésUbiquitin ligaseCell biologyGene knockdownDownregulation and upregulationBiologyCarcinogenesisCancer researchUbiquitinCell growthCell cultureCancerGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Aberrant activation of β-catenin and Yes-associated protein (YAP) signaling pathways has been associated with hepatocellular carcinoma (HCC) progression. The LIM domain protein Ajuba regulates β-catenin and YAP signaling and is implicated in tumorigenesis. However, roles and mechanism of Ajuba expression in HCC cells remain unclear. The E3 ligase Hakai has been shown to interact with other Ajuba family members and whether Hakai interacts and regulates Ajuba is unknown. METHODS: HCC cell lines stably depleted of Ajuba or Hakai were established using lentiviruses expressing shRNAs against Ajuba or Hakai. The effects of Ajuba on HCC cells were determined by a number of cell-based analyses including anchorage-independent growth, three dimension cultures and trans-well invasion assay. In vivo tumor growth was determined in a xenograft model and Ajuba expression in tumor sections was examined by immunohistochemistry. Co-immunoprecipitation, confocal microscopy and immunoblot assay were used to examine the expression and interaction between Ajuba and Hakai. RESULTS: Depletion of Ajuba in HCC cells significantly enhanced anchorage-independent growth, invasion, the formation of spheroids and tumor growth in a xenograft model, suggesting a tumor suppressor function for Ajuba in HCC. Mechanistically, Ajuba depletion triggered E-cadherin loss and β-catenin translocation with increased Cyclin D1 levels. In addition, depletion of Ajuba upregulated the levels of YAP and its target gene CYR61. Furthermore, siRNA-mediated knockdown of either β-catenin or YAP attenuated the pro-tumor effects by Ajuba depletion on HCC cells. Notably, Ajuba stability in HCC cells was regulated by Hakai, an E3 ligase for E-cadherin. Hakai interacted with Ajuba via its HYB domain and induced Ajuba neddylation, which was antagonized by the neddylation inhibitor, MLN4924, but not MG132. We further show that overexpression of Hakai in HCC cells markedly increased anchorage-independent growth, spheroid-formation ability and tumor growth in xenografts whereas Hakai depletion resulted in these opposite effects, indicating an oncogenic role for Hakai in HCC. Hakai also induced β-catenin translocation with increased levels of Cyclin D1. CONCLUSIONS: Our data suggest a role for Ajuba and Hakai in HCC, and uncover the mechanism underlying the regulation of Ajuba stability.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,594

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,342 · 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