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Enregistrement W2059725389 · doi:10.1073/pnas.1010045108

Metabolic cross-talk allows labeling of O-linked β- <i>N</i> -acetylglucosamine-modified proteins via the <i>N</i> -acetylgalactosamine salvage pathway

2011· article· en· W2059725389 sur OpenAlexfundno aff
Michael Boyce, Isaac S. Carrico, Anjali S. Ganguli, Seok‐Ho Yu, Matthew J. Hangauer, S C Hubbard, Jennifer J. Kohler, Carolyn R. Bertozzi

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGlycosylation and Glycoproteins Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthSimon Fraser UniversityHoward Hughes Medical InstituteNational Defense Science and Engineering GraduateLife Sciences Research FoundationU.S. Department of Defense
Mots-clésBioorthogonal chemistryBiochemistryN-AcetylglucosamineChemistryMetabolic pathwayProteomicsEnzymeCovalent bondNucleotide sugarGlycosyltransferaseAcetylglucosamineGlycosylationClick chemistryCombinatorial chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hundreds of mammalian nuclear and cytoplasmic proteins are reversibly glycosylated by O-linked β-N-acetylglucosamine (O-GlcNAc) to regulate their function, localization, and stability. Despite its broad functional significance, the dynamic and posttranslational nature of O-GlcNAc signaling makes it challenging to study using traditional molecular and cell biological techniques alone. Here, we report that metabolic cross-talk between the N-acetylgalactosamine salvage and O-GlcNAcylation pathways can be exploited for the tagging and identification of O-GlcNAcylated proteins. We found that N-azidoacetylgalactosamine (GalNAz) is converted by endogenous mammalian biosynthetic enzymes to UDP-GalNAz and then epimerized to UDP-N-azidoacetylglucosamine (GlcNAz). O-GlcNAc transferase accepts UDP-GlcNAz as a nucleotide-sugar donor, appending an azidosugar onto its native substrates, which can then be detected by covalent labeling using azide-reactive chemical probes. In a proof-of-principle proteomics experiment, we used metabolic GalNAz labeling of human cells and a bioorthogonal chemical probe to affinity-purify and identify numerous O-GlcNAcylated proteins. Our work provides a blueprint for a wide variety of future chemical approaches to identify, visualize, and characterize dynamic O-GlcNAc signaling.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,259 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations356
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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