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Enregistrement W7133044424

Elucidating Met Receptor Tyrosine Kinase Interactome to Identify Novel Regulators of Met Biology

2022· dissertation· W7133044424 sur OpenAlexfundno aff
Shivanthy Pathmanathan

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2022
Typedissertation
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueLiver physiology and pathology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSveučilište u ZagrebuMcGill University
Mots-clésInteractomeReceptor tyrosine kinaseTyrosine kinaseRegulatorFunction (biology)Protein–protein interactionReceptor Protein-Tyrosine KinasesCancerSignal transduction
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Met receptor tyrosine kinase is a growth factor receptor implicated in multiple diseases, including cancers, whereby aberrantly activated Met underlies metastasis, survival, sustained proliferation and angiogenesis of tumor cells, and thus is a sought-out target in cancer drug discovery. However, despite its critical role, Met and its associated functions are considerably understudied, and this is further underlined by paucity of successful therapeutics and precision medicine approaches targeting Met-mediated oncogenicity. Given that protein-protein interactions (PPIs) govern protein function and are, since recently, considered to be druggable, novel knowledge and new therapeutic strategies can be uncovered by identifying and characterizing interacting partners of Met. Using the Mammalian Membrane Two-Hybrid (MaMTH) PPI mapping technology developed in our lab, this thesis takes a PPI mapping approach to enable study of Met to uncover novel regulators of Met biology. In this study, I have generated and characterized a MaMTH-compatible PPI mapping platform, which expresses inducible full-length Met, recapitulates known Met localization, and can detect previously known interactors of Met. Utilizing this platform, I have further mapped a targeted interactome of Met against SH2/PTB-domain containing proteins and FpClass-predicted putative interactors of Met, and identified thirty-two, including sixteen novel, interactors of Met. Non-small cell lung cancer (NSCLC)-focused functional characterization of one of the novel Met-interacting protein, B cell LiNKer (BLNK), reveal that BLNK is a positive regulator of Met signalling, and modulates surface localization and HGF-dependent trafficking of Met in NSCLC cell lines. Molecular studies in HEK293 models reveal that in the presence of BLNK, interaction between Met and its known interacting protein, GRB2 is increased, while the known constitutive interaction between BLNK and GRB2 is also increased in the presence of active Met. Finally, tumor phenotypical assays further uncover roles for BLNK in anchorage independent growth and chemotaxis of NSCLC cell lines. Cumulatively, my PhD thesis provides a PPI mapping platform for Met, targeted PPI map of Met, and describes a role for BLNK, a novel PPI of Met identified through this study, in regulating Met biology in NSCLC.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,146
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,385 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2022
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