Identification of Rac guanine nucleotide exchange factors promoting Lgl1 phosphorylation in glioblastoma
Notice bibliographique
Résumé
The protein Lgl1 is a key regulator of cell polarity. We previously showed that Lgl1 is inactivated by hyperphosphorylation in glioblastoma as a consequence of PTEN tumour suppressor loss and aberrant activation of the PI 3-kinase pathway; this contributes to glioblastoma pathogenesis both by promoting invasion and repressing glioblastoma cell differentiation. Lgl1 is phosphorylated by atypical protein kinase C that has been activated by binding to a complex of the scaffolding protein Par6 and active, GTP-bound Rac. The specific Rac guanine nucleotide exchange factors that generate active Rac to promote Lgl1 hyperphosphorylation in glioblastoma are unknown. We used CRISPR/Cas9 to knockout PREX1, a PI 3-kinase pathway-responsive Rac guanine nucleotide exchange factor, in patient-derived glioblastoma cells. Knockout cells had reduced Lgl1 phosphorylation, which was reversed by re-expressing PREX1. They also had reduced motility and an altered phenotype suggestive of partial neuronal differentiation; consistent with this, RNA-seq analyses identified sets of PREX1-regulated genes associated with cell motility and neuronal differentiation. PREX1 knockout in glioblastoma cells from a second patient did not affect Lgl1 phosphorylation. This was due to overexpression of a short isoform of the Rac guanine nucleotide exchange factor TIAM1; knockdown of TIAM1 in these PREX1 knockout cells reduced Lgl1 phosphorylation. These data show that PREX1 links aberrant PI 3-kinase signaling to Lgl1 phosphorylation in glioblastoma, but that TIAM1 is also to fill this role in a subset of patients. This redundancy between PREX1 and TIAM1 is only partial, as motility was impaired in PREX1 knockout cells from both patients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».