Post‐translational modification of cellular proteins during <b><i>Leishmania donovani</i></b> differentiation
Notice bibliographique
Résumé
The pathogenic intracellular parasites Leishmania donovani cycle between sand fly gut and the human macrophage phagolysosome, differentiating from extracellular promastigotes to intracellular amastigote forms. Using isobaric tagging for relative and absolute quantifications (iTRAQ/LC-MS/MS) proteomic methodology, we recently described the ordered gene expression changes during this process. While protein abundance changes in Leishmania were documented, little is known about their PTMs. Here we used iTRAQ to detect protein phosphorylation, methylation, acetylation, and glycosylation sites throughout differentiation. We found methylation of arginines, aspartic acids, glutamic acids, asparagines, and histidines. Detected acetylation sites included serines and protein N-terminal acetylations on methionines, serines, alanines, and threonines. Phosphorylations were detected on serines and threonines, but not tyrosines. iTRAQ identified novel fucosylation sites as well as hexosylations. We observed quantity changes in some modifications during differentiation, suggesting a role in L. donovani intracellular development. This study is the first high-throughput analysis of PTM sites dynamics during an intracellular parasitic development.
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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 ».