Oleate activates PLD2 lipase and GEF activity by modulating membrane microdomain dynamics via S-acylation
Notice bibliographique
Résumé
Phospholipase D2 (PLD2) plays critical roles in cellular signaling, membrane dynamics, and cancer progression. Oleate (OA) has been shown to activate PLD2 and promote triple-negative breast cancer (TNBC) cell migration, but the underlying molecular mechanisms remain poorly understood. Using confocal microscopy, lipid raft isolation, and S-acylation assays, we show that OA enhanced PLD2 S-acylation at Cys223 and Cys224, disrupting its lipid raft localization, and consequently increasing its colocalization with PIP 2 -enriched microdomains. Furthermore, we identified PLD2 as a guanine nucleotide exchange factor (GEF) for Cdc42, with its GEF activity regulated by OA-dependent S-acylation and lipid raft dynamics. Mutation of the S-acylation sites or disruption of lipid rafts abolished PLD2-mediated Cdc42 activation and filopodia-like cell protrusion formation. These findings reveal a novel regulatory mechanism by which OA modulates PLD2 activity through S-acylation and membrane microdomain reorganization, providing new insights into the regulation of PLD2 in cell migration and signaling.
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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 ».