The ubiquitin ligase HERC4 suppresses MafA transcriptional activity triggered by GSK3β in myeloma by atypical K63-linked polyubiquitination
Notice bibliographique
Résumé
MafA and c-Maf are close members of the Maf transcription factor family and indicators of poor prognosis of multiple myeloma (MM). Our previous study finds that the ubiquitin ligase HERC4 induces c-Maf degradation but stabilizes MafA, and the mechanism is elusive. In the present study, we find that HERC4 interacts with MafA and mediates its K63-linked polyubiquitination at K33. Moreover, HERC4 inhibits MafA phosphorylation and its transcriptional activity triggered by glycogen synthase kinase 3β (GSK3β). The K33R MafA variant prevents HERC4 from inhibiting MafA phosphorylation and increases MafA transcriptional activity. Further analyses reveal that MafA can also activate the STAT3 signaling, but it is suppressed by HERC4. Lastly, we demonstrate that lithium chloride, a GSK3β inhibitor, can upregulate HERC4 and synergizes dexamethasone, a typical anti-MM drug, in inhibiting MM cell proliferation and xenograft growth in nude mice. These findings thus highlight a novel regulation of MafA oncogenic activity in MM and provide the rationale by targeting HERC4/GSK3β/MafA for the treatment of MM.
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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 | 0,000 |
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.
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 ».