Characterization of the mouse metal-regulatory-element-binding proteins, metal element protein-1 and metal regulatory transcription factor-1
Notice bibliographique
Résumé
Metal activation of metallothionein gene transcription depends mainly on the presence of regulatory DNA sequences termed metal-regulatory elements (MREs) and involves MRE-binding transcription factor-1 (MTF-1) interacting with the MREs in a Zn(2+)-dependent manner. We previously identified and characterized a nuclear protein, termed metal element protein-1 (MEP-1), specifically binding with high affinity to MRE elements. The precise relationship between MTF-1 and MEP-1 was unclear, and to determine whether MEP-1 and MTF-1 were distinct protein species, we performed DNA binding analyses to characterize the binding properties of both proteins. Electrophoretic mobility-shift assays showed that MTF-1, produced in COS cells, produces a slower-migrating band compared with that obtained with purified MEP-1. Using an anti-MTF-1 antibody, we showed that both the MTF-1-MRE and the MEP-1-MRE complexes are supershifted by an anti-MTF-1 antibody, thus demonstrating that MEP-1 is antigenically related to MTF-1. RNase protection analyses carried out with RNA prepared from different tissues and cell lines failed to reveal the presence of MTF-1 splicing variants. This indicates that MEP-1 may be a proteolytic fragment of MTF-1. MTF-1 DNA-binding activity was rapidly activated in vivo by Zn(2+) ions but not by Cd(2+), UV irradiation or PMA, and occurred on ice as well as at 21 degrees C. In control and Zn(2+)-treated cell extracts, DNA-binding activity was not enhanced in vitro following the addition of exogenous Zn(2+) or a preincubation at 37 degrees C. However, recombinant MTF-1 produced in vitro required Zn(2+) activation for DNA binding. Interestingly, treatment of nuclear extracts with calf intestine phosphatase completely abrogated MTF-1 DNA-binding activity, thus suggesting that phosphorylation is involved in the regulation of MTF-1 activity.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».