MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3185089369 · doi:10.1101/2021.07.19.452535

Quantitative proteomics reveals the selectivity of ubiquitin-binding autophagy receptors in the turnover of damaged lysosomes by lysophagy

2021· preprint· en· W3185089369 sur OpenAlexfundno aff
Vinay V. Eapen, Sharan Swarup, Melissa Hoyer, João A. Paulo, J. Wade Harper

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutophagy in Disease and Therapy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésAutophagyCell biologyOrganelleUbiquitinLysosomeGalectinBiologyAutophagosomeReceptorProteomicsFlux (metallurgy)CathepsinChemistryBiochemistryEnzymeGeneApoptosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Removal of damaged organelles via the process of selective autophagy constitutes a major form of cellular quality control. Damaged organelles are recognized by a dedicated surveillance machinery, leading to the assembly of an autophagosome around the damaged organelle, prior to fusion with the degradative lysosomal compartment. Lysosomes themselves are also prone to damage and are degraded through the process of lysophagy. While early steps involve recognition of ruptured lysosomal membranes by glycan-binding Galectins and ubiquitylation of transmembrane lysosomal proteins, many steps in the process, and their inter-relationships, remain poorly understood, including the role and identity of cargo receptors required for completion of lysophagy. Here, we employ quantitative organelle capture and proximity biotinylation proteomics of autophagy adaptors, cargo receptors, and Galectins in response to acute lysosomal damage, thereby revealing the landscape of lysosomal proteome remodeling during lysophagy. Among proteins dynamically recruited to damaged lysosomes were ubiquitin-binding autophagic cargo receptors. Using newly developed lysophagic flux reporters including Lyso-Keima, we demonstrate that TAX1BP1, together with its associated kinase TBK1, are both necessary and sufficient to promote lysophagic flux in both Hela cells and induced neurons (iNeurons). While the related receptor OPTN can drive damage-dependent lysophagy when overexpressed, cells lacking either OPTN or CALCOCO2 still maintain significant lysophagic flux in HeLa cells. Mechanistically, TAX1BP1-driven lysophagy requires its N-terminal SKICH domain, which binds both TBK1 and the autophagy regulatory factor RB1CC1, and requires upstream ubiquitylation events for efficient recruitment and lysophagic flux. These results identify TAX1BP1 as a central component in the lysophagy pathway and provide a proteomic resource for future studies of the lysophagy process.

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 seuil0,003

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)→Même sujetAutophagy in Disease and Therapy→Travaux en français237 207→