High Throughput strategies Aimed at Closing the GAP in Our Knowledge of Rho GTPase Signaling
Notice bibliographique
Résumé
Since their discovery, Rho GTPases have emerged as key regulators of cytoskeletal dynamics. In humans, there are 20 Rho GTPases and more than 150 regulators that belong to the RhoGEF, RhoGAP, and RhoGDI families. Throughout development, Rho GTPases choregraph a plethora of cellular processes essential for cellular migration, cell-cell junctions, and cell polarity assembly. Rho GTPases are also significant mediators of cancer cell invasion. Nevertheless, to date only a few molecules from these intricate signaling networks have been studied in depth, which has prevented appreciation for the full scope of Rho GTPases' biological functions. Given the large complexity involved, system level studies are required to fully grasp the extent of their biological roles and regulation. Recently, several groups have tackled this challenge by using proteomic approaches to map the full repertoire of Rho GTPases and Rho regulators protein interactions. These studies have provided in-depth understanding of Rho regulators specificity and have contributed to expand Rho GTPases' effector portfolio. Additionally, new roles for understudied family members were unraveled using high throughput screening strategies using cell culture models and mouse embryos. In this review, we highlight theses latest large-scale efforts, and we discuss the emerging opportunities that may lead to the next wave of discoveries.
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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) | 0,001 | 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 ».