Notice bibliographique
Résumé
Prostate cancer (PCa) is the most frequently diagnosed cancer in men and the third cause of cancer mortality. PCa initiation and growth are driven by the androgen receptor (AR). The AR is activated by androgens such as testosterone and controls prostatic cell proliferation and survival. Here, we report an AR signaling network generated using BioID proximity labeling proteomics in androgen-dependent LAPC4 cells. We identified 31 AR-associated proteins in nonstimulated cells. Strikingly, the AR signaling network increased to 182 and 200 proteins, upon 24 h or 72 h of androgenic stimulation, respectively, for a total of 267 nonredundant AR-associated candidates. Among the latter group, we identified 213 proteins that were not previously reported in databases. Many of these new AR-associated proteins are involved in DNA metabolism, RNA processing, and RNA polymerase II transcription. Moreover, we identified 44 transcription factors, including the Kru¨ppel-like factor 4 (KLF4), which were found interacting in androgen-stimulated cells. Interestingly, KLF4 repressed the well-characterized AR-dependent transcription of the KLK3 (PSA) gene; AR and KLF4 also colocalized genome-wide. Taken together, our data report an expanded high-confidence proximity network for AR, which will be instrumental to further dissect the molecular mechanisms underlying androgen signaling in PCa cells.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».