β-catenin turnover is regulated by Nek10-mediated tyrosine phosphorylation in A549 lung adenocarcinoma cells
Notice bibliographique
Résumé
β-catenin has influential roles affecting embryonic development, tissue homeostasis, and human diseases including cancer. Cellular β-catenin levels are exquisitely controlled by a variety of regulatory mechanisms. In the course of exploring the functions of the Nek10 tyrosine kinase, we observed that deletion of Nek10 in lung adenocarcinoma cells resulted in dramatic stabilization of β-catenin, suggestive of a Nek10 role in the control of β-catenin turnover. Nek10-deficient cells exhibited diminished ability to form tumorspheres in suspension, grow in soft agar, and colonize mouse lung tissue following tail vein injection. Mechanistically, Nek10 associates with the Axin complex, responsible for β-catenin degradation, where it phosphorylates β-catenin at Tyr30, located within the regulatory region governing β-catenin turnover. In the absence of Nek10 phosphorylation, GSK3-mediated phosphorylation of β-catenin, a prerequisite for its turnover, is impaired. This represents a divergent function within the Nek family, whose other members are serine-threonine kinases involved in different elements of the centrosomal cycle, primary cilia function, and DNA damage responses.
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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 | 0,001 |
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 ».