MTOR modulation induces selective perturbations in histone methylation which influence the anti-proliferative effects of mTOR inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
Emerging data suggest a significant cross-talk between metabolic and epigenetic programs. However, the relationship between the mechanistic target of rapamycin (mTOR), which is a pivotal metabolic regulator, and epigenetic modifications remains poorly understood. Our results show that mTORC1 activation caused by the abrogation of its negative regulator tuberous sclerosis complex 2 (TSC2) coincides with increased levels of the histone modification H3K27me3 but not H3K4me3 or H3K9me3. This selective H3K27me3 induction was mediated via 4E-BP-dependent increase in EZH2 protein levels. Surprisingly, mTOR inhibition also selectively induced H3K27me3. This was independent of TSC2, and was paralleled by reduced EZH2 and increased EZH1 protein levels. Notably, the ability of mTOR inhibitors to induce H3K27me3 levels was positively correlated with their anti-proliferative effects. Collectively, our findings demonstrate that both activation and inhibition of mTOR selectively increase H3K27me3 by distinct mechanisms, whereby the induction of H3K27me3 may potentiate the anti-proliferative effects of mTOR inhibitors.
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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) | 0,002 | 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 ».