Tetraspanin-29 activates Notch signaling by interacting with ADAM10 to enhance its activity in colorectal cancer
Notice bibliographique
Résumé
ADAM10 acts upstream of Notch signaling and plays oncogenic roles in various cancers. Tetraspanin family proteins regulate ADAM10 trafficking and activity. Here, we aimed to investigate whether and how tetraspanin-29 modulates ADAM10 in colorectal cancer (CRC). We found that ADAM10 expression was upregulated in CRC tissues and this was cross-validated in the TCGA COAD data set. The ADAM10 protein level and its α-secretase activity were enhanced in CRC cell lines compared with control cell lines. Co-immunoprecipitation showed ADAM10 interacted with tetraspanin-29 in the LoVo cell line. Tetraspanin-29 knockdown reduced the cell surface trafficking and α-secretase activity of ADAM10. In addition, tetraspanin-29 knockdown inhibited Notch activity in a luciferase reporter assay and reduced the levels of cleaved Notch1 and Notch target genes such as HES2, c-MYC, and cyclin D3. Consistently, tetraspanin-29 overexpression increased cleaved Notch1 and this effect was blocked by ADAM10 inhibitors. The TCGA COAD data set confirmed the positive correlations of tetraspanin-29 with HES2, c-MYC, and cyclin D3. Thus, the tetraspanin-29/ADAM10/Notch pathway plays an important role in CRC.
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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 ».