Polish
Albanian
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Belarusian
Bengali
Bosnian
Catalan
Czech
Danish
Deutsch
Dutch
English
Estonian
Finnish
Français
Greek
Haitian Creole
Hebrew
Hindi
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Korean
Latvian
Lithuanian
Macedonian
Mongolian
Norwegian
Persian
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Serbian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swahili
Swedish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
Български
中文(简体)
中文(繁體)
Cerebellum 2019-Jun

Differential Expression of Genes for Ubiquitin Ligases in Medulloblastoma Subtypes.

Tylko zarejestrowani użytkownicy mogą tłumaczyć artykuły
Zaloguj się Zarejestruj się
Link zostanie zapisany w schowku
Jerry Vriend
Robert Tate

Słowa kluczowe

Abstrakcyjny

Using publically available datasets on gene expression in medulloblastoma (MB) subtypes, we selected genes for ubiquitin ligases and identified statistically those that best predicted each of the four major MB subgroups as separate disease entities. We identify a gene coding for an ubiquitin ligase, ZNRF3, whose overexpression alone can predict the WNT subgroup for 100% in the Pfister dataset. For the SHH subgroup, we identify a gene for a regulatory subunit of the protein phosphatase 2A (PP2A), PPP2R2C, as the major predictor among the E3 ligases genes. The ubiquitin and ubiquitin-like conjugation database (UUCD) lists PPP2R2C as coding for a Cullin Ring ubiquitin ligase adaptor. For group 3 MBs, the best ubiquitin ligase predictor was PPP2R2B, a gene which codes for another regulatory subunit of the PP2A holoenzyme. For group 4, the best E3 gene predictors were MID2, ZBTB18, and PPP2R2A, which codes for a third PP2A regulatory subunit. Heatmap analysis of the E3 gene data shows that expression of ten genes for ubiquitin ligases can be used to classify MBs into the four major consensus subgroups. This was illustrated by analysis of gene expression of ubiquitin ligases of the Pfister dataset and confirmed in the dataset of Cavalli. We conclude that genes for ubiquitin ligases can be used as genetic markers for MB subtypes and that the proteins coded for by these genes should be investigated as subtype specific therapeutic targets for MB.

Dołącz do naszej strony
na Facebooku

Najbardziej kompletna baza danych ziół leczniczych poparta naukowo

  • Działa w 55 językach
  • Ziołowe leki poparte nauką
  • Rozpoznawanie ziół na podstawie obrazu
  • Interaktywna mapa GPS - oznacz zioła na miejscu (wkrótce)
  • Przeczytaj publikacje naukowe związane z Twoim wyszukiwaniem
  • Szukaj ziół leczniczych po ich działaniu
  • Uporządkuj swoje zainteresowania i bądź na bieżąco z nowościami, badaniami klinicznymi i patentami

Wpisz objaw lub chorobę i przeczytaj o ziołach, które mogą pomóc, wpisz zioło i zobacz choroby i objawy, na które są stosowane.
* Wszystkie informacje oparte są na opublikowanych badaniach naukowych

Google Play badgeApp Store badge