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Enregistrement W4295874228 · doi:10.1101/2022.09.09.507035

Characterizing the differential distribution and targets of Sumo paralogs in the mouse brain

2022· preprint· en· W4295874228 sur OpenAlexafffund
Terry R. Suk, Trina T. Nguyen, Zoe Fisk, Mišo Mitkovski, Haley Geertsma, Jean-Louis Parmasad, Meghan M. Heer, Steve Callaghan, Nils Brose, Marilyn Tirard, Maxime W.C. Rousseaux

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueUbiquitin and proteasome pathways
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesHealth CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsFondation Brain CanadaALS Society of Canada
Mots-clésSUMO proteinBiologyGene knockinImmunoprecipitationCell biologyGeneticsUbiquitinGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT SUMOylation is an evolutionarily conserved and essential mechanism whereby Small Ubiquitin Like Modifiers, or SUMO proteins (Sumo in mice), are covalently bound to protein substrates in a highly dynamic and reversible manner. SUMOylation is involved in a variety of basic neurological processes including learning and memory, and central nervous system development, but is also linked with neurological disorders. However, studying SUMOylation in vivo remains challenging due to limited tools to study Sumo proteins and their targets in their native context. More complexity arises from the fact that Sumo1 and Sumo2 are ∼50% homologous, whereas Sumo2 and Sumo3 are nearly identical and indistinguishable with antibodies. While Sumo paralogues can compensate for one another’s loss, Sumo2 is highest expressed and only paralog essential for embryonic development making it critical to uncover roles specific to Sumo2 in vivo . To further examine the roles of Sumo2, and to begin to tease apart the redundancy and similarity between key Sumo paralogs, we generated (His 6 -)HA epitope-tagged Sumo2 knock-in mouse alleles, expanding the current Sumo knock-in mouse tool-kit comprising of the previously generated His 6 -HA-Sumo1 knock-in model. Using these HA-Sumo mouse lines, we performed whole brain imaging and mapping to the Allen Brain Atlas to analyze the relative distribution of the Sumo1 and Sumo2 paralogues in the adult mouse brain. We observed differential staining patterns between Sumo1 and Sumo2, including a partial localization of Sumo2 in nerve cell synapses of the hippocampus. Combining immunoprecipitation with mass spectrometry, we identified native substrates targeted by Sumo1 or Sumo2 in the mouse brain. We validated select hits using proximity ligation assays, further providing insight into the subcellular distribution of neuronal Sumo2-conjugates. These mouse models thus serve as valuable tools to study the cellular and biochemical roles of SUMOylation in the central nervous system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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