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Enregistrement W2949161456 · doi:10.1038/s41467-019-10570-w

Ran promotes membrane targeting and stabilization of RhoA to orchestrate ovarian cancer cell invasion

2019· article· en· W2949161456 sur OpenAlexafffund
Kossay Zaoui, Zied Boudhraa, Paul Khalifé, Eurı́dice Carmona, Diane Provencher, Anne‐Marie Mes‐Masson

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNuclear Structure and Function
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitute for Research in Immunology and CancerCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéMitacsCanadian Institutes of Health ResearchUniversité de MontréalInstitute of Cancer ResearchInstitut Du Cancer de MontréalGovernment of Canada
Mots-clésRHOACell biologySmall GTPaseRanCancer cellCellOvarian cancerMetastasisCancerCancer researchBiologyChemistrySignal transductionBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ran is a nucleocytoplasmic shuttle protein that is involved in cell cycle regulation, nuclear-cytoplasmic transport, and cell transformation. Ran plays an important role in cancer cell survival and cancer progression. Here, we show that, in addition to the nucleocytoplasmic localization of Ran, this GTPase is specifically associated with the plasma membrane/ruffles of ovarian cancer cells. Ran depletion has a drastic effect on RhoA stability and inhibits RhoA localization to the plasma membrane/ruffles and RhoA activity. We further demonstrate that the DEDDDL domain of Ran is required for the interaction with serine 188 of RhoA, which prevents RhoA degradation by the proteasome pathway. Moreover, the knockdown of Ran leads to a reduction of ovarian cancer cell invasion by impairing RhoA signalling. Our findings provide advanced insights into the mode of action of the Ran-RhoA signalling axis and may represent a potential therapeutic avenue for drug development to prevent ovarian tumour metastasis.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations69
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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