Investigation of Membrane Protein Interactions Using the Split-Ubiquitin Membrane Yeast Two-Hybrid System
Notice bibliographique
Résumé
Proteins are generally organized into molecular complexes, in which multiple interaction partners collaborate to carry out cellular processes. Thus, techniques to map protein-protein interactions have become pivotal for biological studies of as yet uncharacterized proteins. Investigation of interaction partners of membrane proteins is of special interest, as they play a major role in cellular processes and are often directly linked to human diseases. Owing to their hydrophobic nature, however, it has proven difficult to study their interaction partners. To circumvent this problem, a yeast-based genetic technology for the in vivo detection of membrane protein interactions, the split-ubiquitin membrane yeast two-hybrid (MYTH) system, has been developed. MYTH allows for detection of both stable and transient interactions and can be applied to large- and small-scale screens. It uses the split-ubiquitin approach, in which the reconstitution of two ubiquitin halves is mediated by a specific protein-protein interaction. Briefly, the bait membrane protein is fused to the C-terminal half of ubiquitin and an artificial transcription factor. The mutated N-terminal moiety of ubiquitin is fused to the prey protein. Upon interaction of bait and prey proteins, ubiquitin is reconstituted and further recognized by ubiquitin-specific proteases, which subsequently cleave off the transcription factor, thus resulting in reporter gene activation. To date, MYTH has been successfully applied to study interactions of membrane proteins from various organisms and has only recently been adapted for the identification of interaction partners of mammalian receptor tyrosine kinases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».