Defining efficient enzyme–cofactor pairs for bioorthogonal profiling of protein methylation
Notice bibliographique
Résumé
Protein methyltransferase (PMT)-mediated posttranslational modification of histone and nonhistone substrates modulates stability, localization, and interacting partners of target proteins in diverse cellular contexts. These events play critical roles in normal biological processes and are frequently deregulated in human diseases. In the course of identifying substrates of individual PMTs, bioorthogonal profiling of protein methylation (BPPM) has demonstrated its merits. In this approach, specific PMTs are engineered to process S-adenosyl-L-methionine (SAM) analogs as cofactor surrogates and label their substrates with distinct chemical modifications for target elucidation. Despite the proof-of-concept advancement of BPPM, few efforts have been made to explore its generality. With two cancer-relevant PMTs, EuHMT1 (GLP1/KMT1D) and EuHMT2 (G9a/KMT1C), as models, we defined the key structural features of engineered PMTs and matched SAM analogs that can render the orthogonal enzyme-cofactor pairs for efficient catalysis. Here we have demonstrated that the presence of sulfonium-β-sp(2) carbon and flexible, medium-sized sulfonium-δ-substituents are crucial for SAM analogs as BPPM reagents. The bulky cofactors can be accommodated by tailoring the conserved Y1211/Y1154 residues and nearby hydrophobic cavities of EuHMT1/2. Profiling proteome-wide substrates with BPPM allowed identification of >500 targets of EuHMT1/2 with representative targets validated using native EuHMT1/2 and SAM. This finding indicates that EuHMT1/2 may regulate many cellular events previously unrecognized to be modulated by methylation. The present work, therefore, paves the way to a broader application of the BPPM technology to profile methylomes of diverse PMTs and elucidate their downstream functions.
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 | 0,001 | 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 ».