Deep Profiling of the Cleavage Specificity and Human Substrates of Snake Venom Metalloprotease HF3 by Proteomic Identification of Cleavage Site Specificity (PICS) Using Proteome Derived Peptide Libraries and Terminal Amine Isotopic Labeling of Substrates (TAILS) N-Terminomics
Notice bibliographique
Résumé
venom, induces local hemorrhage and targets extracellular matrix (ECM) components, including collagens and proteoglycans, and plasma proteins. However, the full substrate repertoire of this metalloprotease is unknown. We report positional proteomic studies identifying >2000 N-termini, including neo-N-termini of HF3 cleavage sites in mouse embryonic fibroblast secretome proteins. Terminal amine isotopic labeling of substrates (TAILS) analysis identified a preference for Leu at the P1' position among candidate HF3 substrates including proteins of the ECM and focal adhesions and the cysteine protease inhibitor cystatin-C. Interestingly, 190 unique peptides matched to annotated cleavage sites in the TopFIND N-termini database, suggesting that these cleavages occurred at a site prone to cleavage or might have been generated by other proteases activated upon incubation with HF3, including caspases-3 and -7, cathepsins D and E, granzyme B, and MMPs 2 and 9. Using Proteomic identification of cleavage site specificity (PICS), a tryptic library derived from THP-1 monocytic cells was used as HF3 substrates for identifying protease cleavage sites and sequence preferences in peptides. A total of 799 unique cleavage sites were detected and, in accordance with TAILS analysis using native secreted protein substrates of MEF cells, revealed a clear preference for Leu at P1'. Taken together, these results greatly expand the known substrate degradome of HF3 and reveal potential new targets, which may serve as a basis to better elucidate the complex pathophysiology of snake envenomation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».