MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4362543540 · doi:10.1158/1538-7445.am2023-2554

Abstract 2554: Phosphorylationdependent control of protein synthesis in response to inhibitors of mRNA translation and mitochondrial respiration in HeLa cancer cell line

2023· article· en· W4362543540 sur OpenAlexaff
Hamidreza Galavi, Steven Pelech

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Bioinformatics, and Biomedical Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnisomycinPhosphorylationBiologyKinaseRibosomal protein s6Protein phosphorylationCell biologyP70-S6 Kinase 1Ribosomal s6 kinasemTORC1Protein kinase AMolecular biologyProtein kinase B

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Control of protein turnover via regulation of the rates of protein synthesis and degradation is one of the principal means by which cell signaling networks can be modulated. This regulation can also be achieved through alterations in post-translational modifications such as phosphorylation. The human genome encodes ~21,300 proteins, and over 95% of these are subjected to reversible phosphorylation at nearly a million sites by at least 568 protein kinases (PK) and about 156 protein phosphatases (PP). The aim of current study was to use differential treatments of cultured cells with diverse agents to uncover connectivities between protein kinases and their substrates to elucidate the architecture of signaling networks. Western blot analyses showed that the protein synthesis inhibitor anisomycin (Alomone labs, Israel) and the mitochondrial respiratory chain inhibitor arsenate (Sigma, Saint Louis, MO) both increased ribosomal proteins S6 (RPS6) S235+S236+S240 phosphorylation. There were similar patterns of activatory phosphorylations observed for upstream kinases of RPS6, including p70S6K at T255 and RSK1 at S380. Anisomycin and arsenate also enhanced activatory phosphorylation of the kinases p38α at T180+Y182 and CK2α at Y255. We explored whether or not the effect of anisomycin or arsenate on these protein kinases were dependent on mTOR signaling with its inhibitor rapamycin (Calbiochem, EMD Chemicals Inc.), which by itself slightly increased the RPS6 S235+S236+S240 phosphorylation. However, rapamycin completely blocked both anisomycin and arsenate induced RPS6 phosphorylation. Rapamycin did not block phosphorylation of p38α MAPK T180 and Y182 in response to anisomycin or arsenate. The results of CK2α Y255 phosphorylation were particularly interesting, because rapamycin treatment alone increased the phosphorylation at this site as did anisomycin alone, but the combination of these inhibitors blocked this phosphorylation. However, CK2α Y255 phosphorylation in response to arsenate alone and in combination with rapamycin showed that the arsenate induction of phosphorylation was not dependent on mTOR signaling. We hypothesized that this mTOR-independent signaling pathway involves the activation of protein-tyrosine kinases that may target both CK2a and p38 MAPK. Therefore, we designed an in vitro experiment and we found that some protein-tyrosine kinases like Blk, Bmx, Btk, EGFR, Fer, Fes, Frk, Fyn, LynA, Pyk2, Src, Syk, Tec, and TrkB can significantly phosphorylate p38 MAPK at Y182 and CK2α at Y255, whereas some other protein-tyrosine kinases such as Fgr, InsR, Jak2, Met, and Txk primarily targeted CK2α at Y255. We also demonstrated that p38 MAPK is able to directly phosphorylate CK2α near its C-terminus at T360 and S362, and this correlated with activation of its casein phosphotransferase activity. Citation Format: Hamidreza Galavi, Steven Pelech. Phosphorylationdependent control of protein synthesis in response to inhibitors of mRNA translation and mitochondrial respiration in HeLa cancer cell line [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2023; Part 1 (Regular and Invited Abstracts); 2023 Apr 14-19; Orlando, FL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2023;83(7_Suppl):Abstract nr 2554.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,368

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,312 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer ResearchMême sujetGenetics, Bioinformatics, and Biomedical ResearchTravaux en français237 207