A molecular toolbox for studying protein degradation in mammalian cells
Notice bibliographique
Résumé
Protein degradation is a crucial regulatory process in maintaining cellular proteostasis. The selective degradation of intracellular proteins controls diverse cellular and biochemical processes in all kingdoms of life. Targeted protein degradation is implicated in controlling the levels of regulatory proteins as well as eliminating misfolded and any otherwise abnormal proteins. Deregulation of protein degradation is concomitant with the progression of various neurodegenerative disorders such as Parkinson's and Alzheimer's diseases. Thus, methods of measuring metabolic half-lives of proteins greatly influence our understanding of the diverse functions of proteins in mammalian cells including neuronal cells. Historically, protein degradation rates have been studied via exploiting methods that estimate overall protein degradation or focus on few individual proteins. Notably, with the recent technical advances and developments in proteomic and imaging techniques, it is now possible to measure degradation rates of a large repertoire of defined proteins and analyze the degradation profile in a detailed spatio-temporal manner, with the aim of determining proteome-wide protein stabilities upon different physiological conditions. Herein, we discuss some of the classical and novel methods for determining protein degradation rates highlighting the crucial role of some state of art approaches in deciphering the global impact of dynamic nature of targeted degradation of cellular proteins. This article is part of the Special Issue "Proteomics".
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,013 |
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 ».