FAM72A promotes UNG2 degradation and mutagenesis in human cancer cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Genetic lesions drive cancer development and progression, and understanding their origins will reveal the mechanisms of carcinogenesis. We showed that murine FAM72A promotes mutagenic DNA repair during antibody maturation by acting as a substrate adaptor of the CTLHMKLN1 E3 ligase to induce the proteasome degradation of Uracil DNA glycosylase 2 (UNG2), a pivotal enzyme of the base excision repair. In humans, the FAM72 gene has expanded to include four paralogues named FAM72A-D. Bioinformatic studies suggested that the human FAM72 genes are overexpressed in a broad range of cancers. However, the functional roles of FAM72A-D in human biology and cancer are unknown. Here, we show that FAM72 family members are minimally expressed in most healthy tissues except for thymus, and that FAM72A, B and D are overexpressed in primary tumorigenic tissues. Human FAM72 expression inversely correlates with UNG2 protein level in human cell lines and primary tumorigenic tissues suggesting that human FAM72 promotes UNG2 degradation. However, only FAM72A is able to bind to and induce UNG2 degradation in human cells. Our results suggest that the ability of FAM72A to induce UNG2 degradation contributes to neoplasia in a variety of cancer types by promoting mutagenic repair of genomic dUs.
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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 ».