MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2288301981 · doi:10.7554/elife.11306

ABHD17 proteins are novel protein depalmitoylases that regulate N-Ras palmitate turnover and subcellular localization

2015· article· en· W2288301981 sur OpenAlexafffund
David Lin, Elizabeth Conibear

Notice bibliographique

RevueeLife · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeptidase Inhibition and Analysis
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of British ColumbiaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésSubcellular localizationCell biologyProtein subcellular localization predictionProtein turnoverChemistryBiologyBiochemistryCytoplasmProtein biosynthesisGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dynamic changes in protein S-palmitoylation are critical for regulating protein localization and signaling. Only two enzymes - the acyl-protein thioesterases APT1 and APT2 - are known to catalyze palmitate removal from cytosolic cysteine residues. It is unclear if these enzymes act constitutively on all palmitoylated proteins, or if additional depalmitoylases exist. Using a dual pulse-chase strategy comparing palmitate and protein half-lives, we found knockdown or inhibition of APT1 and APT2 blocked depalmitoylation of Huntingtin, but did not affect palmitate turnover on postsynaptic density protein 95 (PSD95) or N-Ras. We used activity profiling to identify novel serine hydrolase targets of the APT1/2 inhibitor Palmostatin B, and discovered that a family of uncharacterized ABHD17 proteins can accelerate palmitate turnover on PSD95 and N-Ras. ABHD17 catalytic activity is required for N-Ras depalmitoylation and re-localization to internal cellular membranes. Our findings indicate that the family of depalmitoylation enzymes may be substantially broader than previously believed.

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)0,000
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations343
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueeLifeMême sujetPeptidase Inhibition and AnalysisTravaux en français237 207