Proteome‐wide analysis of phospho‐regulated PDZ domain interactions
Notice bibliographique
Résumé
A key function of reversible protein phosphorylation is to regulate protein-protein interactions, many of which involve short linear motifs (3-12 amino acids). Motif-based interactions are difficult to capture because of their often low-to-moderate affinities. Here, we describe phosphomimetic proteomic peptide-phage display, a powerful method for simultaneously finding motif-based interaction and pinpointing phosphorylation switches. We computationally designed an oligonucleotide library encoding human C-terminal peptides containing known or predicted Ser/Thr phosphosites and phosphomimetic variants thereof. We incorporated these oligonucleotides into a phage library and screened the PDZ (PSD-95/Dlg/ZO-1) domains of Scribble and DLG1 for interactions potentially enabled or disabled by ligand phosphorylation. We identified known and novel binders and characterized selected interactions through microscale thermophoresis, isothermal titration calorimetry, and NMR We uncover site-specific phospho-regulation of PDZ domain interactions, provide a structural framework for how PDZ domains accomplish phosphopeptide binding, and discuss ligand phosphorylation as a switching mechanism of PDZ domain interactions. The approach is readily scalable and can be used to explore the potential phospho-regulation of motif-based interactions on a large scale.
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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 ».