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Enregistrement W4200597877 · doi:10.1016/j.jmb.2021.167392

D154Q Mutation does not Alter KRAS Dimerization

2021· article· en· W4200597877 sur OpenAlexafffund
Ingrid Grozavu, Sarah Stuart, Anna Lyakisheva, Zhong Yao, Shivanthy Pathmanathan, Michael Ohh, Igor Štagljar

Notice bibliographique

RevueJournal of Molecular Biology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Kinase Regulation and GTPase Signaling
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Cancer SocietyOntario Genomics InstituteFondation Brain CanadaGenentechGovernment of OntarioCanadian Cancer Society Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchCancer Research SocietyQuébec Consortium for Drug DiscoveryGenome Canada
Mots-clésKRASMutationMutantCancer researchFunction (biology)BiologyComputational biologyGeneticsChemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

KRAS is one of the most frequently mutated oncogenes in human cancers. Despite nearly 40 years of research, KRAS remains largely undruggable, in part due to an incomplete understanding of its biology. Recently, KRAS dimerization was discovered to play an important role in its signalling function. The KRAS D154Q mutant was described as a dimer-deficient variant that can be used to study the effect of dimerization in KRAS oncogenicity. However, we show here that KRAS D154Q homo- and heterodimerized with KRAS WT using three separate protein-protein interaction assays, and that oncogenic KRAS dimerization was not negatively impacted by the presence of a secondary D154Q mutation. In conclusion, we advise caution in using this variant to study the purpose of dimerization in KRAS oncogenic behaviour.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil0,343

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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