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Enregistrement W2574401607 · doi:10.1038/ncomms14109

Uncovering the SUMOylation and ubiquitylation crosstalk in human cells using sequential peptide immunopurification

2017· article· en· W2574401607 sur OpenAlexafffund
Frédéric Lamoliatte, Francis P. McManus, Ghizlane Maarifi, Mounira K. Chelbi‐Alix, Pierre Thibault

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueUbiquitin and proteasome pathways
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitute for Research in Immunology and CancerUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAgence Nationale de la RechercheFonds de Recherche du Québec - SantéGenome CanadaStyrelsen för Internationellt Utvecklingssamarbete
Mots-clésSUMO proteinUbiquitinProteasomeMG132CrosstalkHEK 293 cellsDeubiquitinating enzymeImmunoprecipitationCell biologyRNF4ChemistryUbiquitin ligaseBiologyBiochemistryProteasome inhibitorGeneTranscription factorZinc finger

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Crosstalk between the SUMO and ubiquitin pathways has recently been reported. However, no approach currently exists to determine the interrelationship between these modifications. Here, we report an optimized immunoaffinity method that permits the study of both protein ubiquitylation and SUMOylation from a single sample. This method enables the unprecedented identification of 10,388 SUMO sites in HEK293 cells. The sequential use of SUMO and ubiquitin remnant immunoaffinity purification facilitates the dynamic profiling of SUMOylated and ubiquitylated proteins in HEK293 cells treated with the proteasome inhibitor MG132. Quantitative proteomic analyses reveals crosstalk between substrates that control protein degradation, and highlights co-regulation of SUMOylation and ubiquitylation levels on deubiquitinase enzymes and the SUMOylation of proteasome subunits. The SUMOylation of the proteasome affects its recruitment to promyelocytic leukemia protein (PML) nuclear bodies, and PML lacking the SUMO interacting motif fails to colocalize with SUMOylated proteasome further demonstrating that this motif is required for PML catabolism.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil0,922

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,298 · 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 tête enseignante, 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

Citations146
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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