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Enregistrement W2063591374 · doi:10.1073/pnas.0511062103

Proteomic analysis of adaptor protein 1A coats selectively assembled on liposomes

2006· article· en· W2063591374 sur OpenAlexfundno aff
Thorsten Baust, Cornelia Czupalla, Eberhard Krause, Line Bourel‐Bonnet, Bernard Hoflack

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCellular transport and secretion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of GeneticsTechnische Universität DresdenDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésTransmembrane proteinCell biologyMembrane proteinADP ribosylation factorGTPaseClathrin adaptor proteinsBiologyEffectorSignal transducing adaptor proteinProtein targetingTransmembrane domainLiposomeProteomicsLipid bilayerClathrinBiochemistryMembraneVesicleSignal transductionReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coat components localize to specific membrane domains, where they sort selected transmembrane proteins. To study how clathrin coats are stabilized on such domains and to identify the protein networks involved, we combined proteomic screens and in vitro liposome-based assays that recapitulate the fidelity of protein sorting in vivo. Our study identifying approximately 40 proteins on AP-1A-coated liposomes revealed that AP-1A coat assembly triggers the concomitant recruitment of Rac1, its effectors, and the Wave/Scar complex as well as that of Rab11 and Rab14. The coordinated recruitment of these different machineries requires a mosaic of membrane components comprising the GTPase ADP-ribosylation factor 1, sorting signals in selected transmembrane proteins, and phosphatidylinositol 4-phosphate. These results demonstrate that the combinatorial use of low-affinity binding sites present on the same membrane domain accounts not only for a selective coat assembly but also for the coordinated assembly of selected machineries required for actin polymerization and subsequent membrane fusion.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,216

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, 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

Citations52
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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