Phosphoinositide Recognition Sites Are Blocked by Metabolite Attachment
Notice bibliographique
Résumé
Membrane readers take part in trafficking and signaling processes by localizing proteins to organelle surfaces and transducing molecular information. They accomplish this by engaging phosphoinositides (PIs), a class of lipid molecules which are found in different proportions in various cellular membranes. The prototypes are the PX domains, which exhibit a range of specificities for PIs. Our meta-analysis indicates that recognition of membranes by PX domains is specifically controlled by modification of lysine and arginine residues including acetylation, hydroxyisobutyrylation, glycation, malonylation, methylation and succinylation of sidechains that normally bind headgroups of phospholipids including organelle-specific PI signals. Such metabolite-modulated residues in lipid binding elements are named MET-stops here to highlight their roles as erasers of membrane reader functions. These modifications are concentrated in the membrane binding sites of half of all 49 PX domains in the human proteome and correlate with phosphoregulatory sites, as mapped using the Membrane Optimal Docking Area (MODA) algorithm. As these motifs are mutated and modified in various cancers and the responsible enzymes serve as potential drug targets, the discovery of MET-stops as a widespread inhibitory mechanism may aid in the development of diagnostics and therapeutics aimed at the readers, writers and erasers of the PI code.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».