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Enregistrement W2897217795 · doi:10.1016/j.celrep.2018.09.053

PRMT6 Regulates RAS/RAF Binding and MEK/ERK-Mediated Cancer Stemness Activities in Hepatocellular Carcinoma through CRAF Methylation

2018· article· en· W2897217795 sur OpenAlexaff
Lok-Hei Chan, Lei Zhou, Kai Yu Ng, Tin Lok Wong, Terence K. Lee, Rakesh Sharma, Jane Ho Chun Loong, Yunfei Yuan, Dan Xie, Chung Mau Lo, Kwan Man, Benedetta Artegiani, Hans Clevers, Helen H.N. Yan, Suet Yi Leung, Stéphane Richard, Xin‐Yuan Guan, Michael S.Y. Huen, Stephanie Ma

Notice bibliographique

RevueCell Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related gene regulation
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesCroucher Foundation
Mots-clésHepatocellular carcinomaMAPK/ERK pathwayMethylationCancer researchCancerBiologyChemistryPhosphorylationCell biologyMedicineInternal medicineGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arginine methylation is a post-translational modification that plays pivotal roles in signal transduction and gene transcription during cell fate determination. We found protein methyltransferase 6 (PRMT6) to be frequently downregulated in hepatocellular carcinoma (HCC) and its expression to negatively correlate with aggressive cancer features in HCC patients. Silencing of PRMT6 promoted the tumor-initiating, metastasis, and therapy resistance potential of HCC cell lines and patient-derived organoids. Consistently, loss of PRMT6 expression aggravated liver tumorigenesis in a chemical-induced HCC PRMT6 knockout ( PRMT6 −/− ) mouse model. Integrated transcriptome and protein-protein interaction studies revealed an enrichment of genes implicated in RAS signaling and showed that PRMT6 interacted with CRAF on arginine 100, which decreased its RAS binding potential and altered its downstream MEK/ERK signaling. Our work describes a critical repressive function for PRMT6 in maintenance of HCC cells by regulating RAS binding and MEK/ERK signaling via methylation of CRAF on arginine 100.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations122
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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