Sumoylated SnoN interacts with HDAC1 and p300/CBP to regulate EMT in mammary organoids
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Protein post-translational modification by the small ubiquitin-like modifier (SUMO) regulates the stability, subcellular localization, and interactions of protein substrates with consequences on cellular responses including epithelial-mesenchymal transition (EMT). Transforming growth factor beta (TGFβ) is a potent inducer of EMT with implications in cancer invasion and metastasis. The transcriptional coregulator SnoN suppresses TGFβ-induced EMT in a sumoylation-dependent manner, but the underlying mechanisms have remained largely unknown. Here, we find that sumoylation promotes the interaction of SnoN with the epigenetic regulators histone deacetylase 1 (HDAC1) and histone acetylase p300 in epithelial cells. In gain and loss of function studies, HDAC1 suppresses, whereas p300 promotes, TGFβ-induced morphogenetic changes associated with EMT in three-dimensional multicellular structures derived from mammary epithelial cells or carcinomas. These findings suggest that sumoylated SnoN acts via regulation of histone acetylation to modulate EMT in breast cell organoids. Our study may facilitate the discovery of new biomarkers and therapeutics in breast cancer and other epithelial cell-derived cancers.
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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 | 0,001 |
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 ».