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Enregistrement W4303433450 · doi:10.1093/jb/mvac081

Characterization of KDM5 lysine demethylase family substrate preference and identification of novel substrates

2022· article· en· W4303433450 sur OpenAlexaff
Matthew Hoekstra, Nashira H. Ridgeway, Kyle K. Biggar

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Biochemistry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemethylaseDemethylationHistoneHistone H3LysineChemistryBiochemistryBiologyGeneGene expressionAmino acidDNA methylation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The KDM5/JARID1 sub-family are 2-oxoglutarate and Fe(II)-dependent lysine-specific histone demethylases that are characterized by their Jumonji catalytic domains. The KDM5 family is known to remove tri-/di-methyl modifications from lysine-4 of histone H3 (i.e. H3-K4me2/3), a mark associated with active gene expression. As a result, studies to date have revolved around the influence of KDM5 on disease through their ability to regulate H3-K4me2/3. Recent evidence demonstrates that KDM5 may influence disease beyond H3-K4 demethylation, making it critical to further investigate KDM5-mediated demethylation of non-histone proteins. To help identify potential non-histone substrates for the KDM5 family, we developed a library of 180 permutated peptide substrates, with sequences that are systematically altered from the wild-type H3-K4me3 substrate. From this library, we characterized recombinant KDM5A/B/C/D substrate preference and developed recognition motifs for each KDM5 demethylase. The recognition motifs developed were used to predict potential substrates for KDM5A/B/C/D and profiled to generate a list of high-ranking and medium/low-ranking substrates for further in vitro validation. Through this approach, we identified 66 high-ranking substrates in which KDM5 demethylases displayed significant in vitro activity towards.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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