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Enregistrement W4319596500 · doi:10.3390/cancers15041082

Hyaluronan-Induced CD44-iASPP Interaction Affects Fibroblast Migration and Survival

2023· article· en· W4319596500 sur OpenAlexaff
Chun‐Yu Lin, Kaustuv Basu, Aino Ruusala, Inna Kozlova, Yan-Shuang Li, Carl‐Henrik Heldin, Paraskevi Heldin

Notice bibliographique

RevueCancers · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProteoglycans and glycosaminoglycans research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesKaohsiung Medical University Chung-Ho Memorial HospitalMinistry of Science and Technology, TaiwanCancerfonden
Mots-clésCD44Cell biologyApoptosisFibroblastGene isoformBiologyCellChemistryCell cultureBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the present study, we show that the inhibitor of the apoptosis-stimulating protein of p53 (iASPP) physically interacts with the hyaluronan receptor CD44 in normal and transformed cells. We noticed that the CD44 standard isoform (CD44s), but not the variant isoform (CD44v), bound to iASPP via the ankyrin-binding domain in CD44s. The formation of iASPP-CD44s complexes was promoted by hyaluronan stimulation in fibroblasts but not in epithelial cells. The cellular level of p53 affected the amount of the iASPP-CD44 complex. iASPP was required for hyaluronan-induced CD44-dependent migration and adhesion of fibroblasts. Of note, CD44 altered the sub-cellular localization of the iASPP-p53 complex; thus, ablation of CD44 promoted translocation of iASPP from the nucleus to the cytoplasm, resulting in increased formation of a cytoplasmic iASPP-p53 complex in fibroblasts. Overexpression of iASPP decreased, but CD44 increased the level of intracellular reactive oxygen species (ROS). Knock-down of CD44s, in the presence of p53, led to increased cell growth and cell density of fibroblasts by suppression of p27 and p53. Our observations suggest that the balance of iASPP-CD44 and iASPP-p53 complexes affect the survival and migration of fibroblasts.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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