Mapping the signaling network of BIN2 kinase using TurboID-mediated biotin labeling and phosphoproteomics
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Notice bibliographique
Résumé
Elucidating enzyme-substrate relationships in posttranslational modification (PTM) networks is crucial for understanding signal transduction pathways but is technically difficult because enzyme-substrate interactions tend to be transient. Here, we demonstrate that TurboID-based proximity labeling (TbPL) effectively and specifically captures the substrates of kinases and phosphatases. TbPL-mass spectrometry (TbPL-MS) identified over 400 proximal proteins of Arabidopsis thaliana BRASSINOSTEROID-INSENSITIVE2 (BIN2), a member of the GLYCOGEN SYNTHASE KINASE 3 (GSK3) family that integrates signaling pathways controlling diverse developmental and acclimation processes. A large portion of the BIN2-proximal proteins showed BIN2-dependent phosphorylation in vivo or in vitro, suggesting that these are BIN2 substrates. Protein-protein interaction network analysis showed that the BIN2-proximal proteins include interactors of BIN2 substrates, revealing a high level of interactions among the BIN2-proximal proteins. Our proteomic analysis establishes the BIN2 signaling network and uncovers BIN2 functions in regulating key cellular processes such as transcription, RNA processing, translation initiation, vesicle trafficking, and cytoskeleton organization. We further discovered significant overlap between the GSK3 phosphorylome and the O-GlcNAcylome, suggesting an evolutionarily ancient relationship between GSK3 and the nutrient-sensing O-glycosylation pathway. Our work presents a powerful method for mapping PTM networks, a large dataset of GSK3 kinase substrates, and important insights into the signaling network that controls key cellular functions underlying plant growth and acclimation.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 0,000 |
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 découle