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)
Journal of Molecular Graphics and Modelling 2017-Sep

Transcriptome-wide identification and competitive disruption of sacum-binding partners in human colorectal cancer.

Tylko zarejestrowani użytkownicy mogą tłumaczyć artykuły
Zaloguj się Zarejestruj się
Link zostanie zapisany w schowku
Yinguang Zhang
Yongwang Zhang
Yuxiang Zhang

Słowa kluczowe

Abstrakcyjny

Human sacum is regulatory adaptor protein involved in cellular signaling network of colorectal cancer. Molecular evidence suggests that the protein is integrated into oncogenic signaling network by binding to SH3-containing proteins through its proline-rich motifs. In this study, we have performed a transcriptome-wide analysis and identification of sacum-binding partners in the genome profile of human colorectal cancer. The sacum-binding potency of SH3-containing proteins found in colorectal cancer was investigated by using bioinformatics modeling and intermolecular binding analysis. With the protocol we were able to predict those high-affinity domain binders of the proline-rich peptides of human sacum in a high-throughput manner, and to analyze sequence-specific interaction in the domain-peptide recognition at molecular level. Consequently, a number of putative domain binders with both high affinity and specificity were identified, from which the Src SH3 domain was selected as a case study and tested for its binding activity towards the sacum peptides. We also designed two peptide variants that may have potent capability to competitively disrupt sacum interaction with its partners.

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