Proteome-wide analysis of phospho-regulated PDZ domain interactions through phosphomimetic proteomic peptide phage display
Notice bibliographique
Résumé
We report phosphomimetic proteomic peptide-phage display, a powerful large-scale method for finding ligands of short linear motif binding domains that simultaneously pinpoint functional Ser/Thr phosphosites in three steps. First, we computationally designed an oligonucleotide library encoding all human C-terminal peptides containing known or predicted Ser/Thr phosphosites and phosphomimetic variants thereof. Second, we incorporated these oligonucleotides into a phage library. Third, we screened the six PDZ (PSD-95/Dlg/ZO-1) domains of Scribble and DLG1 for binding and identified known and novel ligands from the human proteome, and whether these interactions may be regulated by ligand phosphorylation. We demonstrate that the Scribble PDZ domains preferentially bind to ligands with phosphomimetic mutations at two distinct positions, and show that the equilibrium dissociation constant for Scribble PDZ1 with the C-terminal peptide of RPS6KA2 is enhanced over four-fold by phosphorylation. We elucidate the molecular determinants of phosphopeptide binding through NMR structure determination and mutational analysis. Finally, we discuss the role of Ser/Thr phosphorylation as a switching mechanism of PDZ domain interactions.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».