The cargo receptor SURF4 promotes the efficient cellular secretion of PCSK9
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Proprotein convertase subtilisin/kexin type 9 (PCSK9) is a secreted protein that plays an important role in regulating plasma cholesterol and cardiovascular disease risk. PCSK9 secretion uniquely depends on the cytoplasmic COPII protein SEC24A, suggesting the presence of a transmembrane ER cargo receptor mediating this interaction. Here, we report a novel approach that combines proximity-dependent biotinylation and proteomics together with genome-scale CRISPR screening to identify proteins that facilitate the efficient secretion of PCSK9 heterologously expressed in HEK293T cells. We first identified 35 candidate proteins that were labeled by BirA* fusions to PCSK9 and either COPII component SAR1A or SAR1B. We then performed genome-scale pooled CRISPR mutagenesis to identify genes whose perturbation resulted in intracellular accumulation of PCSK9-eGFP but not the control A1AT-mCherry. The 4 most enriched sgRNAs in this screen all targeted SURF4 , a homologue of the yeast endoplasmic reticulum (ER) cargo receptor Erv29p and the only candidate also identified by proximity-dependent biotinylation. The functional contribution of SURF4 to PCSK9 secretion was confirmed with multiple independent SURF4 -targeting sgRNAs, clonal SURF4 -deficient cell lines, and functional rescue with SURF4 cDNA. Compatible with a function of SURF4 as a cargo receptor for PCSK9, fluorescence microscopy localized SURF4 to the early secretory pathway, coimmunoprecipitation revealed a physical interaction between SURF4 and PCSK9, and SURF4 deletion resulted in decreased extracellular secretion of PCSK9 and PCSK9 accumulation in the ER. Taken together, these findings support a model in which SURF4 functions as an ER cargo receptor for the efficient cellular secretion of PCSK9.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».