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Enregistrement W3173620358 · doi:10.1096/fasebj.2019.33.1_supplement.832.8

Proximity‐Labeling by BioID Reveals Pleiotropic Role of Ski in Cardiac Fibrosis

2019· article· en· W3173620358 sur OpenAlexafffundabout
Natalie M. Landry, Sunil G. Rattan, Mark Hnatowich, Ian Dixon

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHippo pathway signaling and YAP/TAZ
Établissements canadiensUniversity of ManitobaSt. Boniface Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchResearch Manitoba
Mots-clésInteractomeHippo signaling pathwayEffectorCell biologyCardiac fibrosisComputational biologyBiologyChemistryFibrosisMedicineBiochemistryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite recent improvements made in cardiac patient treatment and outcomes, current therapies only serve to alleviate the symptoms of cardiac fibrosis, rather than correct the disease itself. Our lab has previously established Ski as a potent inhibitor of TGF‐β signalling in cardiac myofibroblasts, the primary effectors of fibrosis; however our recent investigations suggest that Ski may inhibit a multitude of pro‐fibrotic pathways, including Hippo. We have specifically observed upon Ski overexpression in primary cardiac fibroblasts, a marked reduction in the expression of TAZ (or WWTR1), one of the main nuclear effectors of the Hippo pathway. To further expand the current knowledge on Ski's anti‐fibrotic properties, and provide insight into potential mechanisms of action, we mapped its interactome using enzyme‐catalyzed biotin proximity labelling (BioID2). Using the BioID2 vector, E. coli BirA* biotin ligase was fused to the N‐terminus of human Ski and the fusion protein was then expressed in fibroblasts in the presence of an excess of free biotin. Whole cell lysates were then subject to streptavidin‐mediated protein capture and potential Ski binding partners were identified by tandem time‐of‐flight mass spectrometry. The resulting candidates included several known Ski interactors (eg. RSmad2 and co‐Smad4), but also revealed novel interactors which potentially link Ski's anti‐fibrotic capacity and interaction with the Hippo signaling pathway. We also observed several interactions with cytoskeletal components, including those involved in actin dynamics and stress fiber formation. To confirm results from the affinity capture, candidate interactors were verified using immunoblotting. In addition, the expression of potential Ski interactors was examined in a rat model of cardiac fibrosis, post‐myocardial infarction. Our data suggest that Ski serves not only as a Smad‐dependent TGF‐β inhibitor, but also interacts with the Hippo, Wnt/β‐catenin, and FoxO signaling pathways‐‐all of which are suspected contributors to fibrosis. In addition, Ski's interaction with various points of cytoskeletal organization further indicates that its functions in the cell go beyond simple inhibitory protein‐protein interactions. Support or Funding Information NM Landry's research has been funded by studentships from the Canadian Institutes of Health Research (CIHR), Research Manitoba, as well as the Bank of Montreal (BMO). IMC Dixon is grateful to the Heart & Stroke Foundation of Canada for a grant (G‐17‐10018631) in support of this research, as well as the St. Boniface Hospital and Research Foundation for their continued operating patronage. This abstract is from the Experimental Biology 2019 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,204 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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