Puncta intended: connecting the dots between autophagy and cell stress networks
Notice bibliographique
Résumé
Proteome profiling and global protein-interaction approaches have significantly improved our knowledge of the protein interactomes of autophagy and other cellular stress-response pathways. New discoveries regarding protein complexes, interaction partners, interaction domains, and biological roles of players that are part of these pathways are emerging. The fourth Vancouver Autophagy Symposium showcased research that expands our understanding of the protein interaction networks and molecular mechanisms underlying autophagy and other cellular stress responses in the context of distinct stressors. In the keynote presentation, Dr. Wade Harper described his team’s recent discovery of a novel reticulophagy receptor for selective autophagic degradation of the endoplasmic reticulum, and discussed molecular mechanisms involved in ribophagy and non-autophagic ribosomal turnover. In other presentations, both omic and targeted approaches were used to reveal molecular players of other cellular stress responses including amyloid body and stress granule formation, anastasis, and extracellular vesicle biogenesis. Additional topics included the roles of autophagy in disease pathogenesis, autophagy regulatory mechanisms, and crosstalk between autophagy and cellular metabolism in anti-tumor immunity. The relationship between autophagy and other cell stress responses remains a relatively unexplored area in the field, with future investigations required to understand how the various processes are coordinated and connected in cells and tissues.Abbreviations: A-bodies: amyloid bodies; ACM: amyloid-converting motif; AMFR/gp78: autocrine motility factor receptor; ATG: autophagy-related; ATG4B: autophagy related 4B cysteine peptidase; CALCOCO2/NDP52: calcium binding and coiled-coil domain 2; CAR T: chimeric antigen receptor T; CASP3: caspase 3; CCPG1: cell cycle progression 1; CAR: chimeric antigen receptor; CML: chronic myeloid leukemia; CCOCs: clear cell ovarian cancers; CVB3: coxsackievirus B3; CRISPR-Cas9: clustered regularly interspaced short palindromic repeats-CRISPR associated protein 9; DDXs: DEAD-box helicases; EIF2S1/EIF-2alpha: eukaryotic translation initiation factor 2 subunit alpha; EIF2AK3: eukaryotic translation initiation factor 2 alpha kinase 3; ER: endoplasmic reticulum; EV: extracellular vesicle; FAO: fatty acid oxidation; GABARAP: GABA type A receptor-associated protein; ILK: integrin linked kinase; ISR: integrated stress response; MTOR: mechanistic target of rapamycin kinase; MPECs: memory precursory effector T cells; MAVS: mitochondrial antiviral signaling protein; NBR1: NBR1 autophagy cargo receptor; PI4KB/PI4KIIIβ: phosphatidylinositol 4-kinase beta; PLEKHM1: pleckstrin homology and RUN domain containing M1; RB1CC1: RB1 inducible coiled-coil 1; RTN3: reticulon 3; rIGSRNAs: ribosomal intergenic noncoding RNAs; RPL29: ribosomal protein L29; RPS3: ribosomal protein S3; S. cerevisiae: Saccharomyces cerevisiae; sEV: small extracellular vesicles; S. pombe: Schizosaccharomyces pombe; SQSTM1: sequestosome 1; SF3B1: splicing factor 3b subunit 1; SILAC-MS: stable isotope labeling with amino acids in cell culture-mass spectrometry; SNAP29: synaptosome associated protein 29; TEX264: testis expressed 264, ER-phagy receptor; TNBC: triple-negative breast cancer; ULK1: unc-51 like autophagy activating kinase 1; VAS: Vancouver Autophagy Symposium
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».