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Enregistrement W4378078276 · doi:10.3389/fcell.2023.1192221

ERK3 and DGKζ interact to modulate cell motility in lung cancer cells

2023· article· en· W4378078276 sur OpenAlexaff
Amanda K. Myers, Marion Morel, Stephen Gee, Katherine A. Hoffmann, Weiwen Long

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cell and Developmental Biology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMelanoma and MAPK Pathways
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésExtracellularKinaseCell biologyCancer cellBiologyCell migrationCancer researchCellChemistryBiochemistryCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extracellular signal-regulated kinase 3 (ERK3) promotes cell migration and tumor metastasis in multiple cancer types, including lung cancer. The extracellular-regulated kinase 3 protein has a unique structure. In addition to the N-terminal kinase domain, ERK3 includes a central conserved in extracellular-regulated kinase 3 and ERK4 (C34) domain and an extended C-terminus. However, relatively little is known regarding the role(s) of the C34 domain. A yeast two-hybrid assay using extracellular-regulated kinase 3 as bait identified diacylglycerol kinase ζ (DGKζ) as a binding partner. DGKζ was shown to promote migration and invasion in some cancer cell types, but its role in lung cancer cells is yet to be described. The interaction of extracellular-regulated kinase 3 and DGKζ was confirmed by co-immunoprecipitation and in vitro binding assays, consistent with their co-localization at the periphery of lung cancer cells. The C34 domain of ERK3 was sufficient for binding to DGKζ, while extracellular-regulated kinase 3 bound to the N-terminal and C1 domains of DGKζ. Surprisingly, in contrast to extracellular-regulated kinase 3, DGKζ suppresses lung cancer cell migration, suggesting DGKζ might inhibit ERK3-mediated cell motility. Indeed, co-overexpression of exogenous DGKζ and extracellular-regulated kinase 3 completely blocked the ability of ERK3 to promote cell migration, but DGKζ did not affect the migration of cells with stable ERK3 knockdown. Furthermore, DGKζ had little effect on cell migration induced by overexpression of an ERK3 mutant missing the C34 domain, suggesting DGKζ requires this domain to prevent ERK3-mediated increase in cell migration. In summary, this study has identified DGKζ as a new binding partner and negative regulator of extracellular-regulated kinase 3 in controlling lung cancer cell migration.

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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