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Enregistrement W2887063544 · doi:10.7554/elife.38111

Aurora kinase A localises to mitochondria to control organelle dynamics and energy production

2018· article· en· W2887063544 sur OpenAlexafffund
Giulia Bertolin, Anne‐Laure Bulteau, Marie‐Clotilde Alves‐Guerra, Agnès Burel, Marie-Thérèse Lavault, Olivia Gavard, Stéphanie Le Bras, Jean‐Philippe Gagné, Guy G. Poirier, Roland Le Borgne, Claude Prigent, Marc Tramier

Notice bibliographique

RevueeLife · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrotubule and mitosis dynamics
Établissements canadiensCentre hospitalier de l'Université Laval
Organismes subventionnairesLigue Contre le CancerNational Institutes of HealthAgence Nationale de la RechercheCanadian Institutes of Health ResearchAssociation pour la Recherche sur le Cancer
Mots-clésCell biologyMitochondrionBiologymitochondrial fusionMitosisAurora A kinaseMitochondrial DNAKinaseDNAJA3Mitochondrial biogenesisOrganelleCancer researchGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many epithelial cancers show cell cycle dysfunction tightly correlated with the overexpression of the serine/threonine kinase Aurora A (AURKA). Its role in mitotic progression has been extensively characterised, and evidence for new AURKA functions emerges. Here, we reveal that AURKA is located and imported in mitochondria in several human cancer cell lines. Mitochondrial AURKA impacts on two organelle functions: mitochondrial dynamics and energy production. When AURKA is expressed at endogenous levels during interphase, it induces mitochondrial fragmentation independently from RALA. Conversely, AURKA enhances mitochondrial fusion and ATP production when it is over-expressed. We demonstrate that AURKA directly regulates mitochondrial functions and that AURKA over-expression promotes metabolic reprogramming by increasing mitochondrial interconnectivity. Our work paves the way to anti-cancer therapeutics based on the simultaneous targeting of mitochondrial functions and AURKA inhibition.

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)0,000
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 enseignants0,222
Score d'incertitude au seuil0,555

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,213 · 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.

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

Citations105
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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