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Enregistrement W2103101359 · doi:10.1074/jbc.m710176200

A Kinetic Study of Human Protein Arginine N-Methyltransferase 6 Reveals a Distributive Mechanism

2008· article· en· W2103101359 sur OpenAlexafffund
Ted M. Lakowski, Adam Frankel

Notice bibliographique

RevueJournal of Biological Chemistry · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related gene regulation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDistributive propertyMechanism (biology)ArginineMethyltransferaseChemistryBiochemistryAmino acidMathematicsPhilosophyMethylationEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human protein arginine N-methyltransferase 6 (PRMT6) transfers methyl groups from the co-substrate S-adenosyl-L-methionine to arginine residues within proteins, forming S-adenosyl-L-homocysteine as well as omega-N(G)-monomethylarginine (MMA) and asymmetric dimethylarginine (aDMA) residues in the process. We have characterized the kinetic mechanism of recombinant His-tagged PRMT6 using a mass spectrometry method for monitoring the methylation of a series of peptides bearing a single arginine, MMA, or aDMA residue. We find that PRMT6 follows an ordered sequential mechanism in which S-adenosyl-L-methionine binds to the enzyme first and the methylated product is the first to dissociate. Furthermore, we find that the enzyme displays a preference for the monomethylated peptide substrate, exhibiting both lower K(m) and higher V(max) values than what are observed for the unmethylated peptide. This difference in substrate K(m) and V(max), as well as the lack of detectable aDMA-containing product from the unmethylated substrate, suggest a distributive rather than processive mechanism for multiple methylations of a single arginine residue. In addition, we speculate that the increased catalytic efficiency of PRMT6 for methylated substrates combined with lower K(m) values for native protein methyl acceptors may obscure this distributive mechanism to produce an apparently processive mechanism.

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)0,000
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,569

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations77
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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