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Enregistrement W3216189616 · doi:10.3389/fimmu.2021.772304

O-GlcNAcylation in Chronic Lymphocytic Leukemia and Other Blood Cancers

2021· review· en· W3216189616 sur OpenAlexafffund
David Spaner

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGlycosylation and Glycoproteins Research
Établissements canadiensSunnybrook HospitalUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchLeukemia and Lymphoma Society of CanadaLeukemia and Lymphoma Society
Mots-clésChronic lymphocytic leukemiaCancer researchGlycosyltransferaseSerineBiologyCancerCancer cellSignal transductionKinaseTumor progressionTumor microenvironmentProteasomePhosphorylationLeukemiaCell biologyBiochemistryGeneImmunologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the past decade, aberrant O-GlcNAcylation has emerged as a new hallmark of cancer. O-GlcNAcylation is a post-translational modification that results when the amino-sugar β-D-N-acetylglucosamine (GlcNAc) is made in the hexosamine biosynthesis pathway (HBP) and covalently attached to serine and threonine residues in intracellular proteins by the glycosyltransferase O-GlcNAc transferase (OGT). O-GlcNAc moieties reflect the metabolic state of a cell and are removed by O-GlcNAcase (OGA). O-GlcNAcylation affects signaling pathways and protein expression by cross-talk with kinases and proteasomes and changes gene expression by altering protein interactions, localization, and complex formation. The HBP and O-GlcNAcylation are also recognized to mediate survival of cells in harsh conditions. Consequently, O-GlcNAcylation can affect many of the cellular processes that are relevant for cancer and is generally thought to promote tumor growth, disease progression, and immune escape. However, recent studies suggest a more nuanced view with O-GlcNAcylation acting as a tumor promoter or suppressor depending on the stage of disease or the genetic abnormalities, proliferative status, and state of the p53 axis in the cancer cell. Clinically relevant HBP and OGA inhibitors are already available and OGT inhibitors are in development to modulate O-GlcNAcylation as a potentially novel cancer treatment. Here recent studies that implicate O-GlcNAcylation in oncogenic properties of blood cancers are reviewed, focusing on chronic lymphocytic leukemia and effects on signal transduction and stress resistance in the cancer microenvironment. Therapeutic strategies for targeting the HBP and O-GlcNAcylation are also discussed.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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