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Enregistrement W2950121063 · doi:10.1074/mcp.ra117.000538

Protein Tyrosine Phosphatase Receptor Type G (PTPRG) Controls Fibroblast Growth Factor Receptor (FGFR) 1 Activity and Influences Sensitivity to FGFR Kinase Inhibitors

2018· article· en· W2950121063 sur OpenAlexaff
Michał Kostas, Ellen Margrethe Haugsten, Yan Zhen, Vigdis Sørensen, Patrycja Szybowska, Elisa Fiorito, Susanne Lorenz, Nina Jones, Gustavo A. de Souza, Antoni Więdłocha, Jørgen Wesche

Notice bibliographique

RevueMolecular & Cellular Proteomics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueFibroblast Growth Factor Research
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNorges ForskningsrådKreftforeningen
Mots-clésFibroblast growth factor receptor 1Fibroblast growth factor receptorFibroblast growth factorPhosphataseCancer researchBiologyReceptor tyrosine kinaseFibroblast growth factor receptor 4Protein tyrosine phosphatasePhosphorylationChemistryBiochemistryReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, FGFR1 was found to be overexpressed in osteosarcoma and represents an important target for precision medicine. However, because targeted cancer therapy based on FGFR inhibitors has so far been less efficient than expected, a detailed understanding of the target is important. We have here applied proximity-dependent biotin labeling combined with label-free quantitative mass spectrometry to identify determinants of FGFR1 activity in an osteosarcoma cell line. Many known FGFR interactors were identified ( e.g. FRS2, PLCG1, RSK2, SRC), but the data also suggested novel determinants. A strong hit in our screen was the tyrosine phosphatase PTPRG. We show that PTPRG and FGFR1 interact and colocalize at the plasma membrane where PTPRG directly dephosphorylates activated FGFR1. We further show that osteosarcoma cell lines depleted for PTPRG display increased FGFR activity and are hypersensitive to stimulation by FGF1. In addition, PTPRG depletion elevated cell growth and negatively affected the efficacy of FGFR kinase inhibitors. Thus, PTPRG may have future clinical relevance by being a predictor of outcome after FGFR inhibitor treatment.

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 seuil0,003

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations41
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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