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Enregistrement W3023919274 · doi:10.1158/1557-3125.ras18-a37

Abstract A37: Mapping KRAS signaling pathways using the Mammalian-Membrane Two-Hybrid (MaMTH) assay to elucidate novel therapeutic targets

2020· article· en· W3023919274 sur OpenAlexaff
Ingrid Grozavu, Jamie Snider, Anna Lyakisheva, Igor Štagljar

Notice bibliographique

RevueMolecular Cancer Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueUbiquitin and proteasome pathways
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKRASInteractomeBiologyCancer researchHEK 293 cellsComputational biologyCancerCell cultureColorectal cancerGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: KRAS is a well-established cancer driver. Clinically successful therapeutics have not yet been developed despite its disease burden, suggesting that KRAS-driven cancers are more complicated than previously thought. Aim: Our goal is to identify the global changes in KRAS interaction patterns that occur in disease states. This is accomplished by mapping the dynamic interactome of both WT and oncogenic KRAS isoforms using the Mammalian Membrane Two-Hybrid (MaMTH) assay, which is suitable for identification of protein interactors of virtually any integral membrane or membrane-associated protein. Methods: To probe the protein-protein interactions (PPIs) of KRAS, we used the Mammalian Membrane Two-Hybrid (MaMTH) assay, a split-ubiquitin-based two-hybrid system that can be applied to any cell line. This assay is suited for PPI detection using both low- to-medium throughput array and high-throughput large-scale PPI screening. We generated stably expressing “bait”-tagged KRAS constructs in HEK293T cells that contained the MaMTH reporter system. KRAS baits, namely KRAS-WT, -G12D, -G12V, and -Q61H, were characterized using signaling assays as well as within the MaMTH system using “prey”-tagged CRAF interaction control, Western blotting, and immunofluorescence techniques. Currently, we are performing unbiased screening for PPIs of KRAS using the human ORFeome (hORFeome) library consisting of approximately 13,000 fully sequenced human ORFs. Results: We first validated compatibility of KRAS in the MaMTH assay through several means. Oncogenic KRAS variants showed increased interaction signal with CRAF (a known KRAS binding partner) compared to KRAS-WT. This corresponded with upregulated MAPK pathway activation by oncogenic KRAS, as determined from increased pERK levels via Western blotting. KRAS bait expression levels were similar across all variants, suggesting that these findings were not due to differential expression of KRAS isotypes. Additionally, we confirmed that the KRAS bait correctly localizes to the plasma membrane, consistent with previous literature. After establishing KRAS compatibility with the MaMTH assay, we have begun unbiased screening of the hORFeome against KRAS baits in the WT, G12D, G12V, and Q61H isoforms. Conclusions: We have characterized KRAS compatibility with the MaMTH assay. Currently, we are performing large screening protocols for high-throughput detection of PPIs of KRAS using MaMTH. Citation Format: Ingrid Claudia Grozavu, Jamie Snider, Anna Lyakisheva, Igor Stagljar. Mapping KRAS signaling pathways using the Mammalian-Membrane Two-Hybrid (MaMTH) assay to elucidate novel therapeutic targets [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Targeting RAS-Driven Cancers; 2018 Dec 9-12; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Mol Cancer Res 2020;18(5_Suppl):Abstract nr A37.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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