Lysine acetylation and the bromodomain: a new partnership for signaling
Notice bibliographique
Résumé
Lysine acetylation has been shown to occur in many protein targets, including core histones, about 40 transcription factors and over 30 other proteins. This modification is reversible in vivo, with its specificity and level being largely controlled by signal-dependent association of substrates with acetyltransferases and deacetylases. Like other covalent modifications, lysine acetylation exerts its effects through "loss-of-function" and "gain-of-function" mechanisms. Among the latter, lysine acetylation generates specific docking sites for bromodomain proteins. For example, bromodomains of Gcn5, PCAF, TAF1 and CBP are able to recognize acetyllysine residues in histones, HIV Tat, p53, c-Myb or MyoD. In addition to the acetyllysine moiety, the flanking sequences also contribute to efficient recognition. The relationship between acetyllysine and bromodomains is reminiscent of the specific recognition of phosphorylated residues by phospho-specific binding modules such as SH2 domains and 14-3-3 proteins. Therefore, lysine acetylation forges a novel signaling partnership with bromodomains to govern the temporal and spatial regulation of protein functions in vivo.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».