A protein-domain microarray identifies novel protein–protein interactions
Notice bibliographique
Résumé
Protein domains mediate protein-protein interactions through binding to short peptide motifs in their corresponding ligands. These peptide recognition modules are critical for the assembly of multiprotein complexes. We have arrayed glutathione S-transferase (GST) fusion proteins, with a focus on protein interaction domains, on to nitrocellulose-coated glass slides to generate a protein-domain chip. Arrayed protein-interacting modules included WW (a domain with two conserved tryptophans), SH3 (Src homology 3), SH2, 14.3.3, FHA (forkhead-associated), PDZ (a domain originally identified in PSD-95, DLG and ZO-1 proteins), PH (pleckstrin homology) and FF (a domain with two conserved phenylalanines) domains. Here we demonstrate, using peptides, that the arrayed domains retain their binding integrity. Furthermore, we show that the protein-domain chip can 'fish' proteins out of a total cell lysate; these domain-bound proteins can then be detected on the chip with a specific antibody, thus producing an interaction map for a cellular protein of interest. Using this approach we have confirmed the domain-binding profile of the signalling molecule Sam68 (Src-associated during mitosis 68), and have identified a new binding profile for the core small nuclear ribonucleoprotein SmB'. This protein-domain chip not only identifies potential binding partners for proteins, but also promises to recognize qualitative differences in protein ligands (caused by post-translational modification), thus getting at the heart of signal transduction pathways.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».