A synthetic non-histone substrate to study substrate targeting by the Gcn5 HAT and sirtuin HDACs
Notice bibliographique
Résumé
Gcn5 and sirtuins are highly conserved histone acetyltransferase (HAT) and histone deacetylase (HDAC) enzymes that were first characterized as regulators of gene expression. Although histone tails are important substrates of these enzymes, they also target many nonhistone proteins that function in diverse biological processes. However, the mechanisms used by these enzymes to choose their nonhistone substrates are unknown. Previously, we used SILAC-based MS to identify novel nonhistone substrates of Gcn5 and sirtuins in yeast and found a shared target consensus sequence. Here, we use a synthetic biology approach to demonstrate that this consensus sequence can direct acetylation and deacetylation targeting by these enzymes in vivo . Remarkably, fusion of the sequence to a nonsubstrate confers de novo acetylation that is regulated by both Gcn5 and sirtuins. We exploit this synthetic fusion substrate as a tool to define subunits of the Gcn5-containing SAGA and ADA complexes required for nonhistone protein acetylation. In particular, we find a key role for the Ada2 and Ada3 subunits in regulating acetylations on our fusion substrate. In contrast, other subunits tested were largely dispensable, including those required for SAGA stability. In an extended analysis, defects in proteome-wide acetylation observed in ada3 Δ mutants mirror those in ada2 Δ mutants. Altogether, our work argues that nonhistone protein acetylation by Gcn5 is determined in part by specific amino acids surrounding target lysines but that even optimal sequences require both Ada2 and Ada3 for robust acetylation. The synthetic fusion substrate we describe can serve as a tool to further dissect the regulation of both Gcn5 and sirtuin activities in vivo .
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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 ».