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Enregistrement W3134584173 · doi:10.1021/acs.biochem.0c00981

Protein Substrates Engage the Lumen of O-GlcNAc Transferase’s Tetratricopeptide Repeat Domain in Different Ways

2021· article· en· W3134584173 sur OpenAlexfundno aff
Cassandra M. Joiner, Forrest A. Hammel, John Janetzko, Suzanne Walker

Notice bibliographique

RevueBiochemistry · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGlycosylation and Glycoproteins Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institutes of Health
Mots-clésTetratricopeptideGlycosylationTransferaseCytoplasmBiochemistryImmunoprecipitationChemistryCell biologyEnzymeCytosolBiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glycosylation of nuclear and cytoplasmic proteins is an essential post-translational modification in mammals. O-GlcNAc transferase (OGT), the sole enzyme responsible for this modification, glycosylates more than 1000 unique nuclear and cytoplasmic substrates. How OGT selects its substrates is a fundamental question that must be answered to understand OGT's unusual biology. OGT contains a long tetratricopeptide repeat (TPR) domain that has been implicated in substrate selection, but there is almost no information about how changes to this domain affect glycosylation of individual substrates. By profiling O-GlcNAc in cell extracts and probing glycosylation of purified substrates, we show here that ladders of asparagines and aspartates that extend the full length of OGT's TPR lumen control substrate glycosylation. Different substrates are sensitive to changes in different regions of OGT's TPR lumen. We also found that substrates with glycosylation sites close to the C-terminus bypass lumenal binding. Our findings demonstrate that substrates can engage OGT in a variety of different ways for glycosylation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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