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Enregistrement W4394328934 · doi:10.6084/m9.figshare.16912033

FAIM regulates autophagy through glutaminolysis in lung adenocarcinoma

2021· dataset· en· W4394328934 sur OpenAlexaff
Tianyu Han, Pengcheng Wang, Yanan Wang, Wenze Xun, Jiapeng Lei, Tao Wang, Zhuo Lü, Mingxi Gan, Bentong Yu, Jianbin Wang

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2021
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutophagy in Disease and Therapy
Établissements canadiensBruyèreQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlutaminolysisAutophagyExposomeCancer researchChemistryBiologyMedicineInternal medicinePathologyBiochemistryGlycolysisMetabolism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Altered glutamine metabolism is an important aspect of cancer metabolic reprogramming. The GLS isoform GAC (glutaminase C), the rate-limiting enzyme in glutaminolysis, plays a vital role in cancer initiation and progression. Our previous studies demonstrated that phosphorylation of GAC was essential for its high enzymatic activity. However, the molecular mechanisms for GAC in maintaining its high enzymatic activity and protein stability still need to be further clarified. FAIM/FAIM1 (Fas apoptotic inhibitory molecule) is known as an important anti-apoptotic protein, but little is known about its function in tumorigenesis. Here, we found that knocking down FAIM induced macroautophagy/autophagy through suppressing the activation of the MTOR pathway in lung adenocarcinoma. Further studies demonstrated that FAIM could promote the tetramer formation of GAC through increasing PRKCE/PKCε-mediated phosphorylation. What’s more, FAIM also stabilized GAC through sequestering GAC from degradation by protease ClpXP. These effects increased the production of α-ketoglutarate, leading to the activation of MTOR. Besides, FAIM also promoted the association of ULK1 and MTOR and this further suppressed autophagy induction. These findings discovered new functions of FAIM and elucidated an important molecular mechanism for GAC in maintaining its high enzymatic activity and protein stability.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,439
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4410,003

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,273 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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