Kallikrein-related peptidase 14 activates zymogens of membrane type matrix metalloproteinases (MT-MMPs) - a CleavEx library-based analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Kallikrein-related peptidases (KLKs) and matrix metalloproteinases (MMPs) are secretory proteinases known to proteolytically process components of the extracellular matrix (ECM), thus modulating the pericellular environment in physiology and excessively in pathologies like cancer. However, the interconnection between these groups of proteases remains elusive. To test this hypothesis, we have developed a peptide library-based exposition system ( Cleav age of ex posed amino acid sequences, CleavEx) aiming at investigating the potential of KLK14 to recognize and hydrolyze proMMP sequences specifically. Initial assessment of the library identified a total of ten MMP activation domain sequences which were validated by Edman degradation. The CleavEx analysis revealed that membrane-type (MT) MMPs are likely targeted by KLK14 for activation. Correspondingly, commercially available proMT-MMPs, namely proMMP14-17 were investigated in vitro and found to be effectively processed by KLK14. Again, the expected neo-N-termini of the activated MT MMPs were yielded and confirmed by Edman degradation. In addition, the productivity of proMMP activation was analyzed by gelatin zymography, which indicated the release of fully active, mature MT-MMPs upon KLK14 treatment. Lastly, MMP14 was shown to be processed on the cell surface by KLK14 using murine fibroblasts stably overexpressing human MMP14. Herein, we propose KLK14-mediated selective activation of cell-membrane located MT-MMPs as an additional layer of their regulation within the ECM. As both, KLKs and MT-MMPs are implicated in cancer, the activation described herein may constitute an important factor in tumor progression and metastasis.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».