Faculty Opinions recommendation of New insights into the DT40 B cell receptor cluster using a proteomic proximity labeling assay.
Notice bibliographique
Résumé
Background: B cell receptor (BCR) clusters modulate BCR signaling in B-lymphocytes.Results: We used a quantitative proteomic proximity assay to analyze the BCR cluster in DT40 cells.Conclusion: Our proximity labeling assay identified novel components of the BCR cluster linked to integrin signaling.Significance: We provide new insights into BCR assembly and identify new and unexpected targets for further functional analysis.In the vertebrate immune system, each B-lymphocyte expresses a surface IgM-class B cell receptor (BCR).When cross-linked by antigen or anti-IgM antibody, the BCR accumulates with other proteins into distinct surface clusters that activate cell signaling, division, or apoptosis.However, the molecular composition of these clusters is not well defined.Here we describe a quantitative assay we call selective proteomic proximity labeling using tyramide (SPPLAT).It allows proteins in the immediate vicinity of a target to be selectively biotinylated, and hence isolated for mass spectrometry analysis.Using the chicken B cell line DT40 as a model, we use SPPLAT to provide the first proteomic analysis of any BCR cluster using proximity labeling.We detect known components of the BCR cluster, including integrins, together with proteins not previously thought to be BCR-associated.In particular, we identify the chicken B-lymphocyte allotypic marker chB6.We show that chB6 moves to within about 30 -40 nm of the BCR following BCR cross-linking, and we show that cross-linking chB6 activates cell binding to integrin substrates laminin and gelatin.Our work provides new insights into the nature and composition of the BCR cluster, and confirms SPPLAT as a useful research tool in molecular and cellular proteomics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,076 | 0,054 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».