Proteomics of protein trafficking by <i>in vivo</i> tissue-specific labeling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Secreted interorgan communication factors encode key regulators of homeostasis. However, long-standing questions surround their origins/destinations, mechanisms of interactions, and the number of proteins involved. Progress has been hindered by the lack of methodologies for these factors’ large-scale identification and characterization, as conventional approaches cannot identify low-abundance factors and the origins and destinations of secreted proteins. We established an in vivo platform to investigate secreted protein trafficking between organs proteome-wide, whereby engineered promiscuous biotin ligase BirA*G3 (a relative of TurboID) biotinylates all proteins in a subcellular compartment of one tissue, and biotinylated proteins are affinity-enriched and identified from distal organs using quantitative mass spectrometry. Using this platform, we identified 51 putative muscle-secreted proteins from heads and 269 fat body-secreted proteins from legs/muscles, of which 60-70% have human orthologs. We demonstrate, in particular, that conserved fat body-derived novel interorgan communication factors CG31326, CG2145, and CG4332 promote muscle activity. Our results indicate that the communication network of secreted proteins is vast, and we identified systemic functions for a number of these factors. This approach is widely applicable to studies in interorgan, local and intracellular protein trafficking networks, non-conventional secretion, and to mammalian systems, under healthy or diseased states. One Sentence Summary We developed an in vivo platform to investigate protein trafficking between organs proteome-wide, provide a resource for interorgan communication factors, and determined conserved adipokines that affect muscles.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».