Interactome Mapping Uncovers a General Role for Numb in Protein Kinase Regulation
Notice bibliographique
Résumé
Cellular functions are frequently regulated by protein-protein interactions involving the binding of a modular domain in one protein to a specific peptide sequence in another. This mechanism may be explored to identify binding partners for proteins harboring a peptide-recognition domain. Here we report a proteomic strategy combining peptide and protein microarray screening with biochemical and cellular assays to identify modular domain-mediated protein-protein interactions in a systematic manner. We applied this strategy to Numb, a multi-functional protein containing a phosphotyrosine-binding (PTB) domain. Through the screening of a protein microarray, we identified >100 protein kinases, including both Tyr and Ser/Thr kinases, that could potentially interact with the Numb PTB domain, suggesting a general role for Numb in regulating kinase function. The putative interactions between Numb and several tyrosine kinases were subsequently validated by GST pull-down and/or co-immunoprecipitation assays. Furthermore, using the Oriented Peptide Array Library approach, we defined the specificity of the Numb PTB domain which, in turn, allowed us to predict binding partners for Numb at the genome level. The combination of the protein microarray screening with computer-aided prediction produced the most expansive interactome for Numb to date, implicating Numb in regulating phosphorylation signaling through protein kinases and phosphatases. Not only does the data generated from this study provide an important resource for hypothesis-driven research to further define the function of Numb, the proteomic strategy described herein may be employed to uncover the interactome for other peptide-recognition domains whose consensus motifs are known or can be determined.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».