A Nutrient-Based Cellular Model to Characterize Acetylation-Dependent Protein-Protein Interactions
Notice bibliographique
Résumé
Cellular homeostasis requires the orderly expression of thousands of transcripts. Gene expression is regulated by numerous proteins that recognize post-translational modifications-in particular, the acetylation of lysine residues (Kac) on histones. In addition to affecting the general condensation state of the chromatin, acetylated histones act as anchor points for bromodomain (BRD)-containing adapter proteins. BRDs are the primary Kac reader domains in humans, and proteins containing them act as chromatin scaffolds that organize large networks of interactions to regulate transcription. To characterize BRD-dependent interaction networks, we established cell lines in which histone acetylation is dependent on acetate supplementation. To do this, we used genome editing to knock out ATP citrate lyase (ACLY), the enzyme responsible for converting citrate to oxaloacetate and acetyl-CoA in the cytoplasm and nucleus. In our cellular model, removing acetate from the culture medium resulted in the rapid catabolism of acetylated histones to restore the nucleocytoplasmic acetyl-CoA pool. Here we report the use of our new model in functional proteomics studies to characterize BRD-dependent interaction networks on the chromatin.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».