Effects of FlAsH/Tetracysteine (TC) Tag on PrP Proteolysis and PrPres Formation by TC‐Scanning
Notice bibliographique
Résumé
Protein-protein interactions associated with proteolytic processing and aggregation are integral to normal and pathological aspects of prion protein (PrP) biology. Characterization of these interactions requires the identification of amino acid residues involved. The FlAsH/tetracysteine (FlAsH/TC) tag is a small fluorescent tag amenable to insertion at internal sites in proteins. In this study, we used serial FlAsH/TC insertions (TC-scanning) as a probe to characterize sites of protein-protein interaction between PrP and other molecules. To explore this application in the context of substrate-protease interactions, we analyzed the effect of FlAsH/TC insertions on proteolysis of cellular prion protein (PrPsen) in in vitro reactions and generation of the C1 metabolic fragment of PrPsen in live neuroblastoma cells. The influence of FlAsH/TC insertion was evaluated by TC-scanning across the cleavage sites of each protease. The results showed that FlAsH/TC inhibited protease cleavage only within limited ranges of the cleavage sites, which varied from about one to six residues in width, depending on the protease, providing an estimate of the PrP residues interacting with each protease. TC-scanning was also used to probe a different type of protein-protein interaction: the conformational conversion of FlAsH-PrPsen to the prion disease-associated isoform, PrPres. PrP constructs with FlAsH/TC insertions at residues 90-96 but not 97-101 were converted to FlAsH-PrPres, identifying a boundary separating loosely versus compactly folded regions of PrPres. Our observations demonstrate that TC-scanning with the FlAsH/TC tag can be a versatile method for probing protein-protein interactions and folding processes.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».