The AF-2 cofactor binding region is key for the selective SUMOylation of estrogen receptor alpha by antiestrogens
Notice bibliographique
Résumé
Antiestrogens (AEs) are used to treat all stages of estrogen receptor (ER)-positive breast cancer. Selective estrogen receptor modulators such as tamoxifen have tissue-specific partial agonist activity, while selective estrogen receptor downregulators such as fulvestrant (ICI182,780) display a more complete antiestrogenic profile. We have previously observed that fulvestrant-induced ERα SUMOylation contributes to transcriptional suppression, but whether this effect is seen with other AEs and is specific to ERα is unclear. Here we show that several AEs induce SUMOylation of ERα, but not ERβ, at different levels. Swapping domains between ERα and ERβ indicates that the ERα identity of the ligand-binding domain helices 3 and 4 (H3-H4 region), which contribute to the static part of the activation function-2 (AF-2) cofactor binding groove, is sufficient to confer fulvestrant-induced SUMOylation to ERβ. This region does not contain lysine residues unique to ERα, suggesting that ERα-specific residues in H3-H4 determine the capacity of the AE-bound ERα ligand-binding domain to recruit the SUMOylation machinery. We also show that the SUMO E3 ligase protein inhibitor of activated STAT 1 increases SUMOylation of ERα and of ERβ containing the H3-H4 region of ERα, but not of ERβ. Together, these results shed new light on the molecular basis for the differential capacity of selective estrogen receptor modulators and selective estrogen receptor downregulators to suppress transcription by ERα.
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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 ».