Novel Biological Substrates of Human Kallikrein 7 Identified through Degradomics
Notice bibliographique
Résumé
Kallikrein-related peptidases (KLKs) are a group of serine proteases widely expressed in various tissues and involved in a wide range of physiological and pathological processes. Although our understanding of the pathophysiological roles of most KLKs has blossomed in recent years, identification of the direct endogenous substrates of human KLKs remains an unmet objective. In this study we employed a degradomics approach to systemically investigate the endogenous substrates of KLK7 in an effort to understand the molecular pathways underlying KLK7 action in skin. We identified several previously known as well as novel protein substrates. Our most promising candidates were further validated with the use of targeted quantitative proteomics (selected reaction monitoring methods) and in vitro recombinant protein digestion assays. Our study revealed midkine, CYR61, and tenascin-C as endogenous substrates for KLK7. Interestingly, some of these substrates (e.g. midkine) were prone to proteolytic cleavage only by KLK7 (and not by other skin-associated KLKs), whereas others (e.g. CYR61 and tenascin-C) could be digested by several KLKs. Furthermore, using melanoma cell line, we show that KLK7-mediated cleavage of midkine results in an overall reduction in the pro-proliferative and pro-migratory effect of midkine. An inverse relation between KLK7 and midkine is also observed in human melanoma tissues. In summary, our degradomics approach revealed three novel endogenous substrates for KLK7, which may shed more light on the pathobiological roles of KLK7 in human skin. Similar substrate screening approaches could be applied for the discovery of biological substrates of other protease.
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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 | 0,000 | 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 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 ».