A glimpse into novel acylations and their emerging role in regulating cancer metastasis
Notice bibliographique
Résumé
Metastatic cancer is a major cause of cancer-related mortality; however, the complex regulation process remains to be further elucidated. A large amount of preliminary investigations focus on the role of epigenetic mechanisms in cancer metastasis. Notably, the posttranslational modifications were found to be critically involved in malignancy, thus attracting considerable attention. Beyond acetylation, novel forms of acylation have been recently identified following advances in mass spectrometry, proteomics technologies, and bioinformatics, such as propionylation, butyrylation, malonylation, succinylation, crotonylation, 2-hydroxyisobutyrylation, lactylation, among others. These novel acylations play pivotal roles in regulating different aspects of energy mechanism and mediating signal transduction by covalently modifying histone or nonhistone proteins. Furthermore, these acylations and their modifying enzymes show promise regarding the diagnosis and treatment of tumors, especially tumor metastasis. Here, we comprehensively review the identification and characterization of 11 novel acylations, and the corresponding modifying enzymes, highlighting their significance for tumor metastasis. We also focus on their potential application as clinical therapeutic targets and diagnostic predictors, discussing the current obstacles and future research prospects.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».