High‐throughput Assay and In Vivo Screen Identify <b>α</b> ‐2,3‐sialylation of CD98 by ST3GAL1 and ST3GAL2 as Essential to Melanoma Survival
Notice bibliographique
Résumé
Melanoma is an aggressive type of skin cancer that accounts for most skin cancer deaths, and the incidence of melanoma has increased rapidly over the past decades. Early‐staged disease can be cured by surgery, however, a lack of curative treatments for patients with established melanoma metastasis results in significantly low survival rates. Thus, identification of key drivers in melanoma progression is essential to our understanding of melanoma biology. Glycosylation is a hallmark of cancer biology and altered glycosylation influences multiple facets of both tumor growth and progression. Herein, we utilized lectin microarrays to compare the glycomes of early transformation and melanoma progression. We found common glycan signatures, including an increase of α‐2,3‐sialosides, in both biological processes, and revealed glycans associated with site‐specific metastasis. Tandem analysis of using an innovative functional in vivo growth screening of essential glycogenes identified the underlying sialyltransferases ST3GAL1 and ST3GAL2 as essential for melanoma growth. We confirmed upregulation of ST3GAL1 and ST3GAL2 in melanoma via examination of transcriptomic datasets and human tissue microarrays. Proteomic analysis identified CD98 as a candidate glycoprotein responsible for promoting melanoma proliferation. Our studies reveal glycans may act as molecular drivers that functionally contribute to melanoma biology and opens up novel paths to develop glycan‐based therapeutics to treat melanoma 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 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 ».