Targeted Identification of SUMOylation Sites in Human Proteins Using Affinity Enrichment and Paralog-specific Reporter Ions
Notice bibliographique
Résumé
Protein modification by small ubiquitin-like modifier (SUMO) modulates the activities of numerous proteins involved in different cellular functions such as gene transcription, cell cycle, and DNA repair. Comprehensive identification of SUMOylated sites is a prerequisite to determine how SUMOylation regulates protein function. However, mapping SUMOylated Lys residues by mass spectrometry (MS) is challenging because of the dynamic nature of this modification, the existence of three functionally distinct human SUMO paralogs, and the large SUMO chain remnant that remains attached to tryptic peptides. To overcome these problems, we created HEK293 cell lines that stably express functional SUMO paralogs with an N-terminal His6-tag and an Arg residue near the C terminus that leave a short five amino acid SUMO remnant upon tryptic digestion. We determined the fragmentation patterns of our short SUMO remnant peptides by collisional activation and electron transfer dissociation using synthetic peptide libraries. Activation using higher energy collisional dissociation on the LTQ-Orbitrap Elite identified SUMO paralog-specific fragment ions and neutral losses of the SUMO remnant with high mass accuracy (< 5 ppm). We exploited these features to detect SUMO modified tryptic peptides in complex cell extracts by correlating mass measurements of precursor and fragment ions using a data independent acquisition method. We also generated bioinformatics tools to retrieve MS/MS spectra containing characteristic fragment ions to the identification of SUMOylated peptide by conventional Mascot database searches. In HEK293 cell extracts, this MS approach uncovered low abundance SUMOylated peptides and 37 SUMO3-modified Lys residues in target proteins, most of which were previously unknown. Interestingly, we identified mixed SUMO-ubiquitin chains with ubiquitylated SUMO proteins (K20 and K32) and SUMOylated ubiquitin (K63), suggesting a complex crosstalk between these two modifications.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».