Matrix Metalloproteinase 10 Degradomics in Keratinocytes and Epidermal Tissue Identifies Bioactive Substrates With Pleiotropic Functions*
Notice bibliographique
Résumé
Matrix metalloproteinases (MMPs) are important players in skin homeostasis, wound repair, and in the pathogenesis of skin cancer. It is now well established that most of their functions are related to processing of bioactive proteins rather than components of the extracellular matrix (ECM). MMP10 is highly expressed in keratinocytes at the wound edge and at the invasive front of tumors, but hardly any non-ECM substrates have been identified and its function in tissue repair and carcinogenesis is unclear. To better understand the role of MMP10 in the epidermis, we employed multiplexed iTRAQ-based Terminal Amine Isotopic Labeling of Substrates (TAILS) and monitored MMP10-dependent proteolysis over time in secretomes from keratinocytes. Time-resolved abundance clustering of neo-N termini classified MMP10-dependent cleavage events by efficiency and refined the MMP10 cleavage site specificity by revealing a so far unknown preference for glutamate in the P1 position. Moreover, we identified and validated the integrin alpha 6 subunit, cysteine-rich angiogenic inducer 61 and dermokine as novel direct MMP10 substrates and provide evidence for MMP10-dependent but indirect processing of phosphatidylethanolamine-binding protein 1. Finally, we sampled the epidermal proteome and degradome in unprecedented depth and confirmed MMP10-dependent processing of dermokine in vivo by TAILS analysis of epidermis from transgenic mice that overexpress a constitutively active mutant of MMP10 in basal keratinocytes. The newly identified substrates are involved in cell adhesion, migration, proliferation, and/or differentiation, indicating a contribution of MMP10 to local modulation of these processes during wound healing and cancer development. Data are available via ProteomeXchange with identifier PXD002474.
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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 ».