Quantitative Methods to Study Protein Arginine Methyltransferase 1-9 Activity in Cells
Notice bibliographique
Résumé
Protein methyltransferases (PRMTs) catalyze the transfer of a methyl group to arginine residues of substrate proteins. The PRMT family consists of nine members that can monomethylate or symmetrically/asymmetrically dimethylate arginine residues. Several antibodies recognizing different types of arginine methylation of various proteins are available; thus, providing tools for the development of PRMT activity biomarker assays. PRMT antibody-based assays are challenging due to overlapping substrates and motif-based antibody specificities. These issues and the experimental setup to investigate the arginine methylation contributed by individual PRMTs are discussed. Through the careful selection of the representative substrates that are biomarkers for eight out of nine PRMTs, a panel of PRMT activity assays were designed. Here, the protocols for cellular assays quantitatively measuring the enzymatic activity of individual members of the PRMT family in cells are reported. The advantage of the described methods is their straightforward performance in any lab with cell culture and fluorescent western blot capabilities. The substrate specificity and chosen antibody reliability were fully validated with knockdown and overexpression approaches. In addition to detailed guidelines of the assay biomarkers and antibodies, information on the use of an inhibitor tool compound collection for PRMTs is also provided.
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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 | 0,001 | 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 ».