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Enregistrement W3204811208 · doi:10.30683/1927-7229.2020.09.05

A Yeast Mutant Screen Identifies TORC and Lys63 Polyubiquitination Pathway Genes among Determinants of Sensitivity to the Cancer Stem Cell-Specific Drug Salinomycin

2021· article· en· W3204811208 sur OpenAlexvenueno aff
Donald Rozario, Sammer Zeglam, Wolfram Siede

Notice bibliographique

RevueJournal of Analytical Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Cells and Metastasis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSaccharomyces cerevisiaeMutantBiologyYeastCancer cellBiochemistryCancerGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The antibiotic salinomycin (SM) acts as a selective potassium ionophore. In budding yeast (Saccharomyces cerevisiae), we describe that the agent inhibits cell growth, elevates reactive oxygen species (ROS) levels and prominently causes mitochondrial damage, as revealed by the emergence of perpetually respiration-defective cells. The collection of systematic gene deletions in haploid yeast was screened to characterize genes whose deletion confers SM sensitivity or resistance if glycerol is provided as the only carbon source, thus requiring active respiration for growth. Mutants conferring the highest SM resistance were those of the Mms2-Ubi13 E2-ubiquitin conjugating enzyme (Lys63 polyubiquitination) and the TORC pathway, such as Sch9. Sch9 phosphorylation is reduced after SM treatment and, whereas initial SM-enhanced ROS levels are not diminished in the mutant, we suggest that a protective response is mounted in the absence of Sch9 that promotes mitochondrial stability under conditions of potassium ion loss. As indicated by other isolated mutants with altered SM sensitivity, levels and modifications of ribosomal proteins may also play a role in these responses. SM has attracted considerable attention due to its cancer stem-cell specific mode of action. Even if not all of its cancer stem cell targets may have an equivalent in yeast, these studies may suggest strategies for mitigating its side effects during treatment of cancer patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,515
Score d'incertitude au seuil0,308

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,286 · 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 tête enseignante, 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
Publié2021
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Résumé présentoui

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