Analysis of conditions affecting auto-phosphorylation of human kinases during expression in bacteria
Notice bibliographique
Résumé
Bacterial over-expression of kinases is often associated with high levels of auto-phosphorylation resulting in heterogeneous recombinant protein preparations or sometimes in insoluble protein. Here we present expression systems for nine kinases in Escherichia coli and, for the most heavily phosphorylated, the characterisation of factors affecting auto-phosphorylation. Experiments showed that the level of auto-phosphorylation was proportional to the rate of expression. Comparison of phosphorylation states following in vitro phosphorylation with phosphorylation states following expression in E. coli showed that the non-physiological 'hyper-phosphorylation' was occurring at sites that would require local unfolding to be accessible to a kinase active site. In contrast, auto-phosphorylation on unphosphorylated kinases that had been expressed in bacteria overexpressing λ-phosphatase was only observed on distinct exposed sites. Remarkably, the Ser/Thr kinase PLK4 auto-phosphorylated on a tyrosine residue (Tyr177) located in the activation segment. The results give support to a mechanism in which auto-phosphorylation occurs before or during protein folding. In addition, the expression systems and protocols presented will be a valuable resource to the research community.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».