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Enregistrement W2009442123 · doi:10.1074/jbc.m111.293118

Insights into High Affinity Small Ubiquitin-like Modifier (SUMO) Recognition by SUMO-interacting Motifs (SIMs) Revealed by a Combination of NMR and Peptide Array Analysis

2011· article· en· W2009442123 sur OpenAlexaff
Andrew T. Namanja, Yijia Li, Yang Su, Steven Wong, Jingjun Lü, Loren Colson, Chenggang Wu, Shawn S.‐C. Li, Yuan Chen

Notice bibliographique

RevueJournal of Biological Chemistry · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueUbiquitin and proteasome pathways
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésAntiparallel (mathematics)PeptideUbiquitinChemistryBiochemistryBiophysicsStereochemistryBiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The small ubiquitin-like modifiers (SUMOs) regulate many essential cellular functions. Only one type of SUMO-interacting motif (SIM) has been identified that can extend the β-sheet of SUMO as either a parallel or an antiparallel strand. The molecular determinants of the bound orientation and paralogue specificity of a SIM are unclear. To address this question, we have conducted structural studies of SUMO1 in complex with a SUMO1-specific SIM that binds to SUMO1 with high affinity without post-translational modifications using nuclear magnetic resonance methods. In addition, the SIM sequence requirements have been investigated by peptide arrays in comparison with another high affinity SIM that binds in the opposing orientation. We found that antiparallel binding SIMs tolerate more diverse sequences, whereas the parallel binding SIMs prefer the more strict sequences consisting of (I/V)DLT that have a preference in high affinity SUMO2 and -3 binding. Comparison of two high affinity SUMO1-binding SIMs that bind in opposing orientations has revealed common SUMO1-specific interactions needed for high affinity binding. This study has significantly advanced our understanding of the molecular determinants underlining SUMO-SIM recognition.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,713

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations81
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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