The FUS-DDIT3 Interactome in Myxoid Liposarcoma
Notice bibliographique
Résumé
Myxoid liposarcoma is a malignant lipogenic tumor that develops in deep soft tissues. While local control rates are good, current chemotherapy options remain ineffective against metastatic disease. Myxoid liposarcoma is characterized by the FUS-DDIT3 fusion oncoprotein that is proposed to function as an aberrant transcription factor, but its exact mechanism of action has remained unclear. To identify the key functional interacting partners of FUS-DDIT3, this study utilized immunoprecipitation-mass spectrometry (IP-MS) to identify the FUS-DDIT3 interactome in whole cell lysates of myxoid liposarcoma cells, and results showed an enrichment of RNA processing proteins. Further quantitative MS analyses of FUS-DDIT3 complexes isolated from nuclear lysates showed that members of several chromatin regulatory complexes were present in the FUS-DDIT3 interactome, including NuRD, SWI/SNF, PRC1, PRC2, and MLL1 COMPASS-like complexes. Co-immunoprecipitation validated the associations of FUS-DDIT3 with BRG1/SMARCA4, BAF155/SMARCC1, BAF57/SMARCE1, and KDM1A. Data from this study provides candidates for functional validation as potential therapeutic targets, particularly for emerging epigenetic drugs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».