Rate and extent of protein localization is controlled by peptide‐binding domain association kinetics and morphology
Notice bibliographique
Résumé
Protein localization is an important regulatory mechanism in many cell signaling pathways such as cytoskeletal organization and genetic regulation. The specific mechanism of protein localization determines the kinetics and morphological constraints of protein translocation, and thus affects the rate and extent of localization. To investigate the affect of localization kinetics and morphology on protein localization, we designed a protein localization system based on Ca(2+)-calmodulin and Src homology 3 domain binding peptides that can translocate between specific localizations in response to a Ca(2+) signal. We used a stochastic biomolecular simulator to predict that such a protein localization system will exhibit slower and less complete translocations when the association kinetics of a binding domain and peptide are reduced. As well, we predicted that increasing the diffusion resistance by manipulating the morphology of the system would similarly impair translocation speed and completeness. We then constructed a network of synthetic fusion proteins and showed that these predictions could be qualitatively confirmed in vitro. This work provides a basis for explaining the different characteristics (rate and extent) of protein transport and localization in cells as a consequence of the kinetics and morphology of the transport mechanism.
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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 | 0,000 |
| 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 ».