Faculty Opinions recommendation of PTEN interacts with the transcription machinery on chromatin and regulates RNA polymerase II-mediated transcription.
Notice bibliographique
Résumé
Regulation of RNA polymerase II (RNAPII)-mediated transcription controls cellular phenotypes such as cancer. Phosphatase and tensin homologue deleted on chromosome ten (PTEN), one of the most commonly altered tumor suppressors in cancer, affects transcription via its role in antagonizing the PI3K/AKT signaling pathway. Using co-immunoprecipitations and proximal ligation assays we provide evidence that PTEN interacts with AFF4, RNAPII, CDK9, cyclin T1, XPB and CDK7. Using ChIP-seq, we show that PTEN co-localizes with RNAPII and binds to chromatin in promoter and putative enhancer regions identified by histone modifications. Furthermore, we show that loss of PTEN affects RNAPII occupancy in gene bodies and further correlates with gene expression changes. Interestingly, PTEN binds to promoters and negatively regulates the expression of genes involved in transcription including AFF4 and POL2RA, which encodes a subunit of RNAPII. Loss of PTEN also increased cells' sensitivity to transcription inhibition via small molecules, which could provide a strategy to target PTEN-deficient cancers. Overall, our work describes a previously unappreciated role of nuclear PTEN, which by interacting with the transcription machinery in the context of chromatin exerts an additional layer of regulatory control on RNAPII-mediated transcription.© The Author(s) 2019. Published by Oxford University Press on behalf of Nucleic Acids Research. PMID: 31169889 Funding information This work was supported by: NIGMS NIH HHS, United States Grant ID: T32 GM008224 NIH HHS, United States Grant ID: S10 OD018522 NCI NIH HHS, United States Grant ID: R35 CA220491
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».