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Enregistrement W4411644465 · doi:10.1091/mbc.e25-02-0052

The DEAD-box RNA helicase DDX28 suppresses cell migration and 3D growth and invasion in MDA-MB-231 cells by altering bioenergetics

2025· article· en· W4411644465 sur OpenAlexaff
Olivia Bebenek, SA Pascetta, Morgan Mizzoni, Alexandria T. Kellington, Tess Osorio-MacCready, James Uniacke

Notice bibliographique

RevueMolecular Biology of the Cell · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA modifications and cancer
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyBioenergeticsRNA Helicase ACell biologyDEAD boxCellRNAHelicaseCell growthMitochondrionGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hypoxia is a common characteristic of the tumor microenvironment leading to aggressive phenotypes. A major response to hypoxia is through the induction of gene programs by the hypoxia-inducible factors (HIF). Previously, we showed that the DEAD-box RNA helicase DDX28 negatively regulates hypoxic eIF4E2-directed translation through its interaction with HIF-2α. We hypothesized that DDX28 is a tumor suppressor that represses the oncogenic HIF-2α axis. Here, we overexpress DDX28 in MDA-MB-231 breast cancer and U87MG glioblastoma cells that have very low and normal endogenous levels of DDX28, respectively, compared with noncancerous HEK293. We show that DDX28 suppresses cell migration, spheroid growth, and invasion in MDA-MB-231, but not U87MG cells. However, suppression is not through the HIF-2α gene program, but through DDX28 impacting cellular bioenergetics. DDX28 levels altered how cells utilized mitochondrial respiration and glycolysis for ATP generation. Furthermore, the pharmacological inhibition of these processes specifically reversed the effects of DDX28 overexpression. This study shows that low endogenous DDX28 levels promote hypoxic migration, and growth/invasion in three-dimensional structures in cells that have a bioenergetic profile that favors glycolysis such as MDA-MB-231.

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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