An evolutionary proteomics approach identifies substrates of the cAMP-dependent protein kinase
Notice bibliographique
Résumé
Protein kinases are important mediators of much of the signal transduction that occurs in eukaryotic cells. Unfortunately, the identification of protein kinase substrates has proven to be a difficult task, and we generally know few, if any, of the physiologically relevant targets of any particular kinase. Here, we describe a sequence-based approach that simplified this substrate identification process for the cAMP-dependent protein kinase (PKA) in Saccharomyces cerevisiae. In this method, the evolutionary conservation of all PKA consensus sites in the S. cerevisiae proteome was systematically assessed within a group of related yeasts. The basic premise was that a higher degree of conservation would identify those sites that are functional in vivo. This method identified 44 candidate PKA substrates, 5 of which had been described. A phosphorylation analysis showed that all of the identified candidates were phosphorylated by PKA and that the likelihood of phosphorylation was strongly correlated with the degree of target site conservation. Finally, as proof of principle, the activity of one particular target, Atg1, a key regulator of autophagy, was shown to be controlled by PKA phosphorylation in vivo. These data therefore suggest that this evolutionary proteomics approach identified a number of PKA substrates that had not been uncovered by other methods. Moreover, these data show how this approach could be generally used to identify the physiologically relevant occurrences of any protein motif identified in a eukaryotic proteome.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».