N‐ and C‐terminal degradomics: new approaches to reveal biological roles for plant proteases from substrate identification
Notice bibliographique
Résumé
Proteolysis is an irreversible post-translational modification that regulates many intra- and intercellular processes, including essential go/no-go decisions during cell proliferation, development and cell death. Hundreds of protease-coding genes have been identified in plants, but few have been linked to specific substrates. Conversely, proteolytic processes are frequently observed in plant biology but rarely have they been ascribed to specific proteases. In mammalian systems, unbiased system-wide proteomics analyses of protease activities have recently been tremendously successful in the identification of protease substrate repertoires, also known as substrate degradomes. Knowledge of the substrate degradome is key to understand the role of proteases in vivo. Quantitative shotgun proteomic studies have been successful in identifying protease substrates, but while simple to perform they are biased toward abundant proteins and do not reveal precise cleavage sites. Current degradomics techniques overcome these limitations by focusing on the information-rich amino- and carboxy-terminal peptides of the original mature proteins and the protease-generated neo-termini. Targeted quantitative analysis of protein termini identifies precise cleavage sites in protease substrates with exquisite sensitivity and dynamic range in in vitro and in vivo systems. This review provides an overview of state-of-the-art methods for enrichment of protein terminal peptides, and their application to protease research. These emerging degradomics techniques promise to clarify the elusive biological roles of proteases and proteolysis in plants.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».