Gauging the signaling space of the Src homology 2 domain by peptide and protein arrays
Notice bibliographique
Résumé
Different SH2 domains select for distinct phosphopeptides, and deciphering the peptide motif recognized by an SH2 domain and identifying the interactions mediated by the domain is the key to understanding its function. We have determined the phosphotyrosyl peptide‐binding properties of 76 SH2 domains by screening an oriented peptide array library (OPAL). A number of novel binding motifs have been identified, which is exemplified by the BRDG1SH2 domain that selects specifically for a bulky, hydrophobic residue at the +4 position relative to the pTyr residue. Based on the OPAL binding patterns, we developed SMALI a web‐based program for predicting binding partners for SH2‐containing proteins. When applied to SH2D1A/SAP, a protein whose mutation or deletion underlies the X‐linked lymphoproliferative syndrome, SMALI not only recapitulated known interactions but also identified a number of novel binding partners for this disease‐associated protein. By combining SMALI prediction with peptide array‐target screening (PATS), we identified a signaling network mediated by a group of SH2 domains that provides a framework upon which the functions of SH2 domains can be systematically explored.
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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 ».