Hypoxia-induced Changes in SUMO Conjugation Affect Transcriptional Regulation Under Low Oxygen
Notice bibliographique
Résumé
Hypoxia occurs in pathological conditions, such as cancer, as a result of the imbalance between oxygen supply and consumption by proliferating cells. HIFs are critical molecular mediators of the physiological response to hypoxia but also regulate multiple steps of carcinogenesis including tumor progression and metastasis. Recent data support that sumoylation, the covalent attachment of the Small Ubiquitin-related MOdifier (SUMO) to proteins, is involved in the activation of the hypoxic response and the ensuing signaling cascade. To gain insights into differences of the SUMO1 and SUMO2/3 proteome of HeLa cells under normoxia and cells grown for 48 h under hypoxic conditions, we employed endogenous SUMO-immunoprecipitation in combination with quantitative mass spectrometry (SILAC). The group of proteins whose abundance was increased both in the total proteome and in the SUMO IPs from hypoxic conditions was enriched in enzymes linked to the hypoxic response. In contrast, proteins whose SUMOylation status changed without concomitant change in abundance were predominantly transcriptions factors or transcription regulators. Particularly interesting was transcription factor TFAP2A (Activating enhancer binding Protein 2 alpha), whose sumoylation decreased on hypoxia. TFAP2A is known to interact with HIF-1 and we provide evidence that deSUMOylation of TFAP2A enhances the transcriptional activity of HIF-1 under hypoxic conditions. Overall, these results support the notion that SUMO-regulated signaling pathways contribute at many distinct levels to the cellular response to low oxygen.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».