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Enregistrement W7001379372

Investigation of the Effects of Inhibiting N-glycosylation in Cancer

2012· dissertation· en· W7001379372 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2012
Typedissertation
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGlycosylation and Glycoproteins Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGene knockdownMalignancyCellCancerGlycosylationCell cultureCancer cellCell growthIntegrinFunction (biology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glycosylation, the addition of sugar moieties to nascent proteins, is one of the most common posttranslational modifications. Glycosylation regulates protein structure, function and localization. Most cell surface proteins and secreted proteins are glycosylated by the addition of Asparagine(N)-linked glycans (N-glycans). Aberrant N-glycosylation is a well-accepted feature of malignancy and is a potential prognostic marker for some types of cancer. For example, increased expression of complex N-glycans has been detected in cancers of breast, colon and has been correlated with reduced survival of the patients. Therefore, understanding the role of N-glycosylation in malignancy could be beneficial for developing novel therapeutic and prognostic strategies. \n\tTo examine the role of N-glycosylation in malignancy, we applied chemical biology and genetic approaches. First, we conducted a high throughput screen to identify compounds that could block L-PHA-induced cell death. Our screen identified the cardiac glycoside Na+/K+-ATPase inhibitors as novel inhibitors of N-glycosylation. Further analysis of N-glycans consistently confirmed that inhibition of Na+/K+-ATPase impairs the N-glycosylation, as well as migration and invasion. Interestingly, other studies have shown antimetastatic effects of cardiac glycosides in patients. Thus, our high throughput screen identified Na+/K+-ATPase inhibition as a novel strategy to target the N-glycosylation pathway. \n\tIn addition, we used a genetic approach to investigate the role of N-acetylglucosaminyltransferase I (GlcNAc-TI/Mgat1) in malignancy. Knockdown of GlcNAc-TI decreased the cell-surface expression of complex N-glycans. By confocal microscopy, knockdown of GlcNAc-TI decreased cell surface expression of β1 integrins and increased their localization around the nucleus. Moreover, GlcNAc-TI knockdown decreased the migration and invasion of malignant cells. Next, we investigated the effect of GlcNAc-TI in an orthotopic xenograft mouse model of metastasis. GlcNAc-TI knockdown significantly decreased the lung colony formation of the highly metastatic PC3N7 human prostate cancer cell line in mice. Our results suggest an important role for GlcNAc-TI in tumor metastasis. Interestingly, breast cancer patients with lower expression levels of Mgat1 had lower risk of disease relapse after therapy. Thus, GlcNAc-TI plays an important role in cancer progression and metastasis and GlcNAc-TI inhibitors could have therapeutic benefits for cancer patients. Moreover, expression levels of GlcNAc-TI could be used as a prognostic marker in patients with cancer.

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 GPT0,180
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations0
Publié2012
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