Kinase Suppressor of RAS 1 (KSR1) maintains the transformed phenotype of BRAFV600E mutant human melanoma cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract KSR1 is a scaffolding protein for the RAS-RAF-MEK-ERK pathway, which is one of the most frequently altered pathways in human cancers. Previous results have shown that KSR1 has a critical role in mutant RAS mediated transformation. Here, we examined the role of KSR1 in mutant BRAF transformation. We used CRISPR/Cas9 to knock out KSR1 in a BRAFV600E transformed melanoma cell line. KSR1 loss produced a complex phenotype characterized by impaired proliferation, cell cycle defects, decreased transformation, decreased invasive migration, increased cellular senescence, and increased apoptosis. To decipher this phenotype, we used a combination of proteomic ERK substrate profiling, global protein expression profiling, and biochemical validation assays. The results suggest that KSR1 directs ERK to phosphorylate substrates that have a critical role in ensuring cell survival. The results further indicate that KSR1 loss induces the activation of p38 Mitogen-Activated Protein Kinase (MAPK) and subsequent cell cycle aberrations and senescence. In summary, KSR1 function plays a key role in oncogenic BRAF transformation.
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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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».