Multiple Domains in <scp>PEX16</scp> Mediate Its Trafficking and Recruitment of Peroxisomal Proteins to the <scp>ER</scp>
Notice bibliographique
Résumé
Peroxisomes rely on a diverse array of mechanisms to ensure the specific targeting of their protein constituents. Peroxisomal membrane proteins (PMPs), for instance, are targeted by at least two distinct pathways: directly to peroxisomes from their sites of synthesis in the cytosol or indirectly via the endoplasmic reticulum (ER). However, the extent to which each PMP targeting pathway is involved in the maintenance of pre-existing peroxisomes is unclear. Recently, we showed that human PEX16 plays a critical role in the ER-dependent targeting of PMPs by mediating the recruitment of two other PMPs, PEX3 and PMP34, to the ER. Here, we extend these results by carrying out a comprehensive mutational analysis of PEX16 aimed at gaining insights into the molecular targeting signals responsible for its ER-to-peroxisome trafficking and the domain(s) involved in PMP recruitment function at the ER. We also show that the recruitment of PMPs to the ER by PEX16 is conserved in plants. The implications of these results in terms of the function of PEX16 and the role of the ER in peroxisome maintenance in general are discussed.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».