Extensive protein S-nitrosylation associated with human pancreatic ductal adenocarcinoma pathogenesis
Notice bibliographique
Résumé
NO (nitric oxide)-mediated protein S-nitrosylation has been established as one major signaling mechanism underlying cancer initiation and development, but its roles in PDAC (pancreatic ductal adenocarcinoma) pathogenesis still remain largely unexplored. In this study, we identified 585 unique S-nitrosylation sites among 434 proteins in PDAC patients and PANC-1 cell line by a site-specific proteomics. Larger number of S-nitrosylated proteins were identified in PDAC tissues and PANC-1 cells than adjacent non-cancerous tissues. These S-nitrosylated proteins are significantly enriched in a multitude of biological processes associated with tumorigenesis, including carbohydrate metabolism, cytoskeleton regulation, cell cycle, focal adhesion, adherent junctions, and cell migration. Components of the pancreatic cancer pathway were extensively S-nitrosylated, such as v-raf-1 murine leukemia viral oncogene homolog 1 (Raf-1) and Signal transducer and activator of transcription 3 (STAT3). Moreover, NOS (NO synthase) inhibitor significantly repressed STAT3 S-nitrosylation in PANC-1 cells, which caused significant increase of STAT3 phosphorylation and PANC-1 cell viability, suggesting important roles of protein S-nitrosylation in PDAC development. These results revealed extensive protein S-nitrosylation associated with PDAC pathogenesis, which provided a basis for protein modification-based cancer diagnosis and targeted therapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 ».