SILAC kinase screen identifies potential MASTL substrates
Notice bibliographique
Résumé
Microtubule-associated serine/threonine kinase-like (MASTL) has emerged as a critical regulator of mitosis and as a potential oncogene in a variety of cancer types. To date, Arpp-19/ENSA are the only known substrates of MASTL. However, with the roles of MASTL expanding and increased interest in development of MASTL inhibitors, it has become critical to determine if there are additional substrates and what the optimal consensus motif for MASTL is. Here we utilized a whole cell lysate in vitro kinase screen combined with stable isotope labelling of amino acids in cell culture (SILAC) to identify potential substrates and the residue preference of MASTL. Using the related AGC kinase family members AKT1/2, the kinase screen identified several known and new substrates highly enriched for the validated consensus motif of AKT. Applying this method to MASTL identified 59 phospho-sites on 67 proteins that increased in the presence of active MASTL. Subsequent in vitro kinase assays suggested that MASTL may phosphorylate hnRNPM, YB1 and TUBA1C under certain in vitro conditions. Taken together, these data suggest that MASTL may phosphorylate several additional substrates, providing insight into the ever-increasing biological functions and roles MASTL plays in driving cancer progression and therapy resistance.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».