Immune adaptor SKAP1 acts a scaffold for Polo-like kinase 1 (PLK1) for the optimal cell cycling of T-cells
Notice bibliographique
Résumé
While the immune cell adaptor protein SKAP1 mediates LFA-1 activation induced by antigen-receptor (TCR/CD3) ligation on T-cells, it is unclear whether the adaptor interacts with other mediators of T-cell function. In this context, the serine/threonine kinase, polo-like kinase (PLK1) regulates multiple steps in the mitotic and cell cycle progression of mammalian cells. Here, we show that SKAP1 is phosphorylated by and binds to PLK1 for the optimal cycling of T-cells. PLK1 binds to the N-terminal residue serine 31 (S31) of SKAP1 and the interaction is needed for optimal PLK1 kinase activity. Further, siRNA knock-down of SKAP1 reduced the rate of T-cell division concurrent with a delay in the expression of PLK1, Cyclin A and pH3. Reconstitution of these KD cells with WT SKAP1, but not the SKAP1 S31 mutant, restored normal cell division. SKAP1-PLK1 binding is dynamically regulated during the cell cycle of T-cells. Our findings identify a novel role for SKAP1 in the regulation of PLK1 and optimal cell cycling needed for T-cell clonal expansion in response to antigenic activation.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».