Integrated in vivo functional screens and multiomics analyses identify α-2,3-sialylation as essential for melanoma maintenance
Notice bibliographique
Résumé
Aberrant glycosylation is a hallmark of cancer biology, and altered glycosylation influences multiple facets of melanoma progression. To identify glycosyltransferases, glycans, and glycoproteins essential for melanoma maintenance, we conducted an in vivo growth screen with a pooled short hairpin RNA library of glycosyltransferases, lectin microarray profiling of benign nevus and melanoma samples, and mass spectrometry-based glycoproteomics. We found that α-2,3-sialyltransferases ST3GAL1 and ST3GAL2 and corresponding α-2,3-linked sialosides are up-regulated in melanoma compared to nevi and are essential for melanoma growth. Glycoproteomics revealed that glycoprotein targets of ST3GAL1 and ST3GAL2 are enriched in transmembrane proteins involved in growth signaling, including the amino acid transporter SLC3A2/CD98hc. CD98hc suppression mimicked the effect of ST3GAL1 and ST3GAL2 silencing, inhibiting melanoma cell proliferation. We found that both CD98hc protein stability and its prosurvival effect on melanoma are dependent upon α-2,3-sialylation mediated by ST3GAL1 and ST3GAL2. Our studies reveal α-2,3-sialosides functionally contributing to melanoma maintenance, supporting ST3GAL1 and ST3GAL2 as therapeutic targets in melanoma.
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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 | 0,000 |
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 ».