The MYC oncoprotein directly interacts with its chromatin cofactor PNUTS to recruit PP1 phosphatase
Notice bibliographique
Résumé
Despite MYC dysregulation in most human cancers, strategies to target this potent oncogenic driver remain an urgent unmet need. Recent evidence shows the PP1 phosphatase and its regulatory subunit PNUTS control MYC phosphorylation, chromatin occupancy, and stability, however the molecular basis remains unclear. Here we demonstrate that MYC interacts directly with PNUTS through the MYC homology Box 0 (MB0), a highly conserved region recently shown to be important for MYC oncogenic activity. By NMR we identified a distinct peptide motif within MB0 that interacts with PNUTS residues 1-148, a functional unit, here termed PNUTS amino-terminal domain (PAD). Using NMR spectroscopy we determined the solution structure of PAD, and characterised its MYC-binding patch. Point mutations of residues at the MYC-PNUTS interface significantly weaken their interaction both in vitro and in vivo, leading to elevated MYC phosphorylation. These data demonstrate that the MB0 region of MYC directly interacts with the PAD of PNUTS, which provides new insight into the control mechanisms of MYC as a regulator of gene transcription and a pervasive cancer driver.
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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 | 0,000 | 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 ».