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Enregistrement W2139928067 · doi:10.1074/jbc.m502197200

A High Throughput Screen to Identify Substrates for the Ubiquitin Ligase Rsp5

2005· article· en· W2139928067 sur OpenAlexaff
Bart Kus, Aaron S. Gajadhar, Karen Stanger, Rob Cho, Warren Sun, Nathalie Rouleau, Tammy Lee, Donovan Chan, Cheryl Wolting, A.M. Edwards, Roger Bossé, Daniela Rotin

Notice bibliographique

RevueJournal of Biological Chemistry · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueUbiquitin and proteasome pathways
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenPerkinElmer BiosignalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésUbiquitinUbiquitin ligaseUbiquitin-conjugating enzymeBiologyUbiquitin-Protein LigasesBiochemistryDNA ligaseCell biologyEnzymeChemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ubiquitin-protein ligases (E3s) are implicated in various human disorders and are attractive targets for therapeutic intervention. Although most cellular proteins are ubiquitinated, ubiquitination cannot be linked directly to a specific E3 for a large fraction of these proteins, and the substrates of most E3 enzymes are unknown. We have developed a luminescent assay to detect ubiquitination in vitro, which is more quantitative, effective, and sensitive than conventional ubiquitination assays. By taking advantage of the abundance of purified proteins made available by genomic efforts, we screened hundreds of purified yeast proteins for ubiquitination, and we identified previously reported and novel substrates of the yeast E3 ligase Rsp5. The relevance of these substrates was confirmed in vivo by showing that a number of them interact genetically with Rsp5, and some were ubiquitinated by Rsp5 in vivo. The combination of this sensitive assay and the availability of purified substrates will enable the identification of substrates for any purified E3 enzyme.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,272 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations40
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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