Proteome-wide Identification of WRN-Interacting Proteins in Untreated and Nuclease-Treated Samples
Notice bibliographique
Résumé
Werner syndrome (WS) is characterized by the premature onset of several age-associated pathologies. The protein defective in WS patients (WRN) is a helicase/exonuclease involved in DNA repair, replication, telomere maintenance, and transcription. Here, we present the results of a large-scale proteome analysis to determine protein partners of WRN. We expressed fluorescent tagged-WRN (eYFP-WRN) in human 293 embryonic kidney cells and detected interacting proteins by co-immunoprecipitation from cell extract. We identified by mass spectrometry 220 nuclear proteins that complexed with WRN. This number was reduced to 40 when broad-spectrum nucleases were added to the lysate. We consider these 40 proteins as directly interacting with WRN. Some of these proteins have previously been shown to interact with WRN, whereas most are new partners. Among the top 15 hits, we find the new interactors TMPO, HNRNPU, RPS3, RALY, RPS9 DDX21, and HNRNPM. These proteins are likely important components in understanding the function of WRN in preventing premature aging and deserve further investigation. We have confirmed endogenous WRN interaction with endogenous RPS3, a ribosomal protein with endonuclease activities involved in oxidative DNA damage recognition. Our results suggest that the use of nucleases during cell lysis severely restricts interacting protein partners and thus enhances specificity.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».