Using Biosensors to Study Protein–Protein Interaction in the Hippo Pathway
Notice bibliographique
Résumé
The Hippo signaling network is dependent on protein–protein interactions (PPIs) as a mechanism of signal transduction to regulate organ size, cellular proliferation and differentiation, tumorigenesis, and other cellular processes. Current efforts aim to resolve the complex regulation of upstream Hippo components or focus on identifying targeted drugs for use in cancer therapy. Despite extensive characterization of the Hippo pathway interactome by affinity purification mass spectrometry (AP-MS) and other methodologies, previous research methods have not been sufficient to achieve these aims. In this review, we describe several recent studies that make use of luciferase-based biosensors as a new approach to study the Hippo Pathway. These biosensors serve as powerful tools with which to study PPIs both in vitro using purified biosensor proteins, and in real time in live cells. Notably, luciferase biosensors have excellent sensitivity and have been used to screen for upstream kinase regulators of the Hippo pathway. Furthermore, the high sensitivity and stability of these biosensors enables their application in high throughput screening for Hippo-targeted chemotherapeutics. Finally, we describe the strengths and weaknesses of this method relative to AP-MS and discuss potential future directions for using biosensors to study Hippo signaling.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».