Substrates of the ASB2α E3 ubiquitin ligase in dendritic cells
Notice bibliographique
Résumé
Conventional dendritic cells (cDCs) comprise distinct populations with specialized immune functions that are mediators of innate and adaptive immune responses. Transcriptomic and proteomic approaches have been used so far to identify transcripts and proteins that are differentially expressed in these subsets to understand the respective functions of cDCs subsets. Here, we showed that the Cullin 5-RING E3 ubiquitin ligase (E3) ASB2α, by driving degradation of filamin A (FLNa) and filamin B (FLNb), is responsible for the difference in FLNa and FLNb abundance in the different spleen cDC subsets. Importantly, the ability of these cDC subsets to migrate correlates with the level of FLNa. Furthermore, our results strongly point to CD4 positive and double negative cDCs as distinct populations. Finally, we develop quantitative global proteomic approaches to identify ASB2α substrates in DCs using ASB2 conditional knockout mice. As component of the ubiquitin-proteasome system (UPS) are amenable to pharmacological manipulation, these approaches aimed to the identification of E3 substrates in physiological relevant settings could potentially lead to novel targets for therapeutic strategies.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».