SUMOylation of the lysine-less tumor suppressor p14ARF counters ubiquitylation-dependent degradation
Notice bibliographique
Résumé
p14ARF is a lysine-less tumor suppressor that enhances SUMOylation of its interactors. Although p14ARF is known to interact with the E2 SUMO conjugating enzyme UBC9, the link between ARF and SUMOylation is poorly understood and the potential impact of SUMOylation on p14ARF is unknown. Here we show that SUMO2 conjugates to the N-terminus of p14ARF and stabilizes it. Either depleting UBC9 or pharmacologically inhibiting SUMOylation, induces p14ARF degradation. In contrast, blocking ubiquitination or NEDDylation, with TAK-243 or MLN4924/Pevonedistat respectively, increases p14ARF SUMOylation and restores p14ARF levels when SUMOylation is blocked. Treatment with MLN4924 also causes p14ARF-dependent mRNA upregulation of the SUMOylation components SUMO1, SUMO2, and UBC9, globally augmenting SUMOylation. Finally, p14ARF contributes to MLN4924-driven cytotoxicity of prostate cancer cells. Our results provide evidence that, despite lacking lysine, p14ARF is SUMOylated and this modification is critical to counter ubiquitin driven degradation and establishes a new link between inhibition of NEDDylation and SUMOylation.
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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 | 0,001 |
| 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 ».