Phosphorylation of RasGRP3 on threonine 133 provides a mechanistic link between PKC and Ras signaling systems in B cells
Notice bibliographique
Résumé
B-cell receptor (BCR) signaling activates a number of intracellular signaling molecules including phospholipase C-gamma2 (PLC-gamma2), which generates membrane diacylglycerol (DAG). DAG recruits both protein kinase C (PKC) and RasGRP family members to the membrane and contributes to their activation. We have hypothesized that membrane colocalization facilitates activation of RasGRP3 by PKC. Here we demonstrate that PKC phosphorylates RasGRP3 on Thr133 in vitro, as determined by mass spectrometry. RasGRP3 with a Thr133Ala substitution is a poor PKC substrate in vitro and a poor Ras activator in vivo. Antiphosphopeptide antibodies recognize Thr133-phosphorylated RasGRP3 in B cells after BCR stimulation or DAG analog treatment, but much less so in resting cells. PKC inhibitors block RasGRP3 Thr133 phosphorylation and Ras-extracellular signal-related kinase (Erk) signaling with a similar pattern. After stimulation of T-cell receptor (TCR) or DAG analog treatment of T cells, PKC-catalyzed phosphorylation of RasGRP1 occurs on the homologous residue, Thr184. These studies shed light on the proposed "PKC-Ras pathway" and support the hypothesis that RasGRP phosphorylation by PKC is a mechanism that integrates DAG signaling systems in T and B cells. PKC-mediated regulation of RasGRPs in lymphocytes may generate cooperative signaling in response to increases in DAG. The mast- and myeloid-selective family member RasGRP4 is regulated by different means.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,002 | 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 ».