Biochemical Classification of Disease-associated Mutants of RAS-like Protein Expressed in Many Tissues (RIT1)
Notice bibliographique
Résumé
RAS-like protein expressed in many tissues 1 (RIT1) is a disease-associated RAS subfamily small guanosine triphosphatase (GTPase). Recent studies revealed that germ-line and somatic RIT1 mutations can cause Noonan syndrome (NS), and drive proliferation of lung adenocarcinomas, respectively, akin to RAS mutations in these diseases. However, the locations of these RIT1 mutations differ significantly from those found in RAS, and do not affect the three mutational "hot spots" of RAS. Moreover, few studies have characterized the GTPase cycle of RIT1 and its disease-associated mutants. Here we developed a real-time NMR-based GTPase assay for RIT1 and investigated the effect of disease-associated mutations on GTPase cycle. RIT1 exhibits an intrinsic GTP hydrolysis rate similar to that of H-RAS, but its intrinsic nucleotide exchange rate is ∼4-fold faster, likely as a result of divergent residues near the nucleotide binding site. All of the disease-associated mutations investigated increased the GTP-loaded, activated state of RIT1 in vitro, but they could be classified into two groups with different intrinsic GTPase properties. The S35T, A57G, and Y89H mutants exhibited more rapid nucleotide exchange, whereas F82V and T83P impaired GTP hydrolysis. A RAS-binding domain pulldown assay indicated that RIT1 A57G and Y89H were highly activated in HEK293T cells, whereas T83P and F82V exhibited more modest activation. All five mutations are associated with NS, whereas two (A57G and F82V) have also been identified in urinary tract cancers and myeloid malignancies. Characterization of the effects on the GTPase cycle of RIT1 disease-associated mutations should enable better understanding of their role in disease processes.
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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 | 0,001 |
| 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 ».