Uncovering novel ShcA signaling networks and their impacts on breast cancer growth and therapeutic resistance
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer is the most prevalent cancer in Canadian women, and although many advances have been made, all subtypes of breast cancer can develop therapeutic resistance. One such method of therapeutic resistance can be due to abnormal, or hyperactive receptor tyrosine kinase (RTK) signaling, as seen in HER2+ and basal breast cancers. ShcA is an adaptor protein which facilitates downstream RTK signaling cascades, including the MAPK and PI3K/AKT pathways. When ShcA Y313 cannot be phosphorylated, the resulting tumours demonstrated delayed tumour onset and delayed tumour outgrowth. To understand the mechanisms by which this occurs, BioID was performed on both wildtype and mutant ShcA cell populations. With numerous potential interactors identified, an shRNA screen was conducted to narrow down the most probable interactors. In this thesis, I identify potential novel interactors, including PPP6C and eIF4G2, which may be interacting with ShcA to facilitate these phenotypes. As recurrent disease becomes an ever-increasing concern, the identification of novel protein interactions may highlight new druggable targets to overcome these challenges and provide further insight into the complexities of intracellular signalling
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».