Molecular mechanisms in clathrin-mediated membrane budding revealed through subcellular proteomics
Notice bibliographique
Résumé
Subcellular proteomics is a powerful new approach that combines subcellular fractionation and MS (mass spectrometry) to identify the protein complement of cellular compartments. The approach has been applied to isolated organelles and major suborganellar structures and each study has identified known proteins not previously understood to associate with the compartment and novel proteins that had been described only as predicted open-reading frames from genome sequencing data. We have utilized subcellular proteomics to analyse the protein components of CCVs (clathrin-coated vesicles) isolated from adult brain. Accounting for identified fragmented peptides allows for a quantitative assessment of protein complexes associated with CCVs, and the identification of many of the known components of post-fusion synaptic vesicles demonstrates that a main function for brain CCVs is to recycle synaptic vesicles. In addition, we have identified a number of novel proteins that participate in CCV formation and function at the trans-Golgi network and the plasma membrane. Characterization of two of these proteins, NECAP1 and NECAP2, has led to the identification of a new consensus motif that mediates protein interactions with the clathrin adaptor protein 2. These studies highlight the ability of proteomics to reveal new insights into the mechanisms and functional roles of subcellular compartments.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,003 |
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 ».