Proteomic Analysis Reveals a Role for RSK in p120-catenin Phosphorylation and Melanoma Cell-Cell Adhesion
Notice bibliographique
Résumé
The RAS/mitogen-activated protein kinase (MAPK) signaling pathway regulates various biological functions, including cell survival, proliferation and migration. This pathway is frequently deregulated in cancer, including melanoma, which is the most aggressive form of skin cancer. RSK (p90 ribosomal S6 kinase) is a MAPK-activated protein kinase required for melanoma growth and proliferation, but relatively little is known about its function and the nature of its cellular partners. In this study, we used a proximity-based labeling approach to identify RSK proximity partners in cells. We identified many potential RSK-interacting proteins, including p120ctn (p120-catenin), which is an essential component of adherens junction (AJ). We found that RSK phosphorylates p120ctn on Ser320, which appears to be constitutively phosphorylated in melanoma cells. We also found that RSK inhibition increases melanoma cell-cell adhesion, suggesting that constitutive RAS/MAPK signaling negatively regulates AJ integrity. Together, our results indicate that RSK plays an important role in the regulation of melanoma cell-cell adhesion.
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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 | 0,000 |
| 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 ».