Deciphering Protein Kinase Specificity Through Large-Scale Analysis of Yeast Phosphorylation Site Motifs
Notice bibliographique
Résumé
Phosphorylation is a universal mechanism for regulating cell behavior in eukaryotes. Although protein kinases target short linear sequence motifs on their substrates, the rules for kinase substrate recognition are not completely understood. We used a rapid peptide screening approach to determine consensus phosphorylation site motifs targeted by 61 of the 122 kinases in Saccharomyces cerevisiae. By correlating these motifs with kinase primary sequence, we uncovered previously unappreciated rules for determining specificity within the kinase family, including a residue determining P-3 arginine specificity among members of the CMGC [CDK (cyclin-dependent kinase), MAPK (mitogen-activated protein kinase), GSK (glycogen synthase kinase), and CDK-like] group of kinases. Furthermore, computational scanning of the yeast proteome enabled the prediction of thousands of new kinase-substrate relationships. We experimentally verified several candidate substrates of the Prk1 family of kinases in vitro and in vivo and identified a protein substrate of the kinase Vhs1. Together, these results elucidate how kinase catalytic domains recognize their phosphorylation targets and suggest general avenues for the identification of previously unknown kinase substrates across eukaryotes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».