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Enregistrement W2901679055 · doi:10.1096/fasebj.31.1_supplement.771.5

Uncovering Novel Substrates and Functions for the Calcineurin Phosphatase in Human Cells

2017· article· en· W2901679055 sur OpenAlexaff
Callie P. Wigington, Jagoree Roy, Nikhil P. Damle, Shein Ei Cho, Norman E. Davey, Ylva Ivarsson, Cassandra J. Wong, Anne‐Claude Gingras, Martha Cyert

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSignaling Pathways in Disease
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhosphataseProteomeHuman proteome projectCalcineurinDephosphorylationComputational biologyBiologyCell biologyPhosphorylationBiochemistryChemistryProteomicsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Protein phosphatases play essential roles in every signaling pathway; however, systems‐level understanding of phosphatase signaling networks is lacking due to the inherent challenges associated with proteome‐wide identification of their substrates. Calcineurin (CN) is the conserved Ca 2+ /calmodulin‐activated protein phosphatase and target of the widely prescribed immunosuppressant drugs, FK506 and Cyclosporin A. CN is ubiquitously expressed and plays critical roles in the immune, nervous, skeletal and cardiovascular systems, as well as during development. However, only 50 substrates are currently attributed to this phosphatase. CN utilizes conserved docking surfaces to interact with substrates via Short Linear Motifs (SLiMs) termed PxIxIT and LxVP, which occur preferentially in intrinsically disordered domains and are challenging to identify due to sequence degeneracy and low affinity for CN. We are applying novel experimental and computational approaches to systematically identify CN‐interacting SLiMs within the human proteome with the goal of ultimately establishing the human CN signaling network. We directly identified novel CN‐binding sequences by performing unbiased peptide phage display selections with human CN using a library containing all predicted disordered regions in the human proteome. These SLiM sequences directly identified many novel candidate CN substrates, including the nucleoporin, NUP153. We have shown that NUP153 is directly dephosphorylated by CN in vitro and contains a conserved PxIxIT sequence that is required for interaction with CN in vivo . Furthermore, a NUP153 PxIxIT mutant is dephosphorylated less efficiently by CN in vitro and shows altered dephosphorylation in vivo . To further expand our identification of novel CN substrates, we employed two additional approaches: 1. A Position‐Specific Scoring Matrix (PSSM) generated using the novel CN‐binding SLiMs identified by phage display and 2. Proximity‐dependent biotinylation (BioID) followed by MS analysis in HEK293 cells. Both of these methods identified several nuclear pore components in addition to NUP153 as high confidence CN interactors, indicating a previously uncharacterized role for CN in regulating nuclear pore structure and/or function. In addition to nuclear pore proteins, these combined experimental and computational approaches have identified a host of novel candidate substrates for CN including ion channels, kinases, transcription factors and receptors. The significant overlap between these two datasets underscores the strength of these independent approaches in identifying novel CN substrates in human cells. Together, these studies suggest new points of cross‐talk between CN and other signaling pathways in human cells and will ultimately allow us to establish the first comprehensive signaling network for this critical Ca 2+ ‐dependent regulator of human health. Support or Funding Information F32GM120916‐01 to CP WigingtonR01GM119336‐01 to MS Cyert

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,643

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations0
Publié2017
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Résumé présentoui

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