Chemical Genetic Validation of CSNK2 Substrates Using an Inhibitor-Resistant Mutant in Combination with Triple SILAC Quantitative Phosphoproteomics
Notice bibliographique
Résumé
Casein Kinase 2 (CSNK2) is an extremely pleiotropic, ubiquitously expressed protein kinase involved in the regulation of numerous key biological processes. Mapping the CSNK2-dependent phosphoproteome is necessary for better characterization of its fundamental role in cellular signalling. While ATP-competitive inhibitors have enabled the identification of many putative kinase substrates, compounds targeting the highly conserved ATP-binding pocket often exhibit off-target effects limiting their utility for definitive kinase-substrate assignment. To overcome this limitation, we devised a strategy combining chemical genetics and quantitative phosphoproteomics to identify and validate CSNK2 substrates. We engineered U2OS cells expressing exogenous wild type CSNK2A1 (WT) or a triple mutant (TM, V66A/H160D/I174A) with substitutions at residues important for inhibitor binding. These cells were treated with CX-4945, a clinical-stage inhibitor of CSNK2, and analyzed using large-scale triple SILAC (Stable Isotope Labelling of Amino Acids in Cell Culture) quantitative phosphoproteomics. In contrast to wild-type CSNK2A1, CSNK2A1-TM retained activity in the presence of CX-4945 enabling identification and validation of several CSNK2 substrates on the basis of their increased phosphorylation in cells expressing CSNK2A1-TM. Based on high conservation within the kinase family, we expect that this strategy can be broadly adapted for identification of other kinase-substrate relationships.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».