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Enregistrement W3202373309 · doi:10.7554/elife.72328

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

2021· article· en· W3202373309 sur OpenAlexfundno aff
Vinay V. Eapen, Sharan Swarup, Melissa Hoyer, João A. Paulo, J. Wade Harper

Notice bibliographique

RevueeLife · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutophagy in Disease and Therapy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesJane Coffin Childs Memorial Fund for Medical Research
Mots-clésAutophagyCell biologyLysosomeBiologyOrganelleUbiquitinAutophagosomeGalectinProteomicsReceptorFlux (metallurgy)ChemistryBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 interrelationships, 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 lysosome-associated proteome remodeling during lysophagy. Among the 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 Optineurin (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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,399

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,286 · 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 tête enseignante, 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

Citations167
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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