Family-wide characterization of the DENN domain Rab GDP-GTP exchange factors
Notice bibliographique
Résumé
A key requirement for Rab function in membrane trafficking is site-specific activation by GDP-GTP exchange factors (GEFs), but the majority of the 63 human Rabs have no known GEF. We have performed a systematic characterization of the 17 human DENN domain proteins and demonstrated that they are specific GEFs for 10 Rabs. DENND1A/1B localize to clathrin patches at the plasma membrane and activate Rab35 in an endocytic pathway trafficking Shiga toxin to the trans-Golgi network. DENND2 GEFs target to actin filaments and control Rab9-dependent trafficking of mannose-6-phosphate receptor to lysosomes. DENND4 GEFs target to a tubular membrane compartment adjacent to the Golgi, where they activate Rab10, which suggests a function in basolateral polarized sorting in epithelial cells that compliments the non-DENN GEF Sec2 acting on Rab8 in apical sorting. DENND1C, DENND3, DENND5A/5B, MTMR5/13, and MADD activate Rab13, Rab12, Rab39, Rab28, and Rab27A/27B, respectively. Together, these findings provide a basis for future studies on Rab regulation and function.
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 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».