Characterizing the differential distribution and targets of Sumo1 and Sumo2 in the mouse brain
Notice bibliographique
Résumé
SUMOylation is an evolutionarily conserved eukaryotic posttranslational protein modification with broad biological relevance. Differentiating between the major small ubiquitin-like modifier (SUMO) paralogs and uncovering paralog-specific functions in vivo has long been very difficult. To overcome this problem, we generated His 6 -HA-Sumo2 and HA-Sumo2 knockin mouse lines, expanding upon our existing His 6 -HA-Sumo1 mouse line, to establish a "toolbox" for Sumo1-Sumo2 comparisons in vivo. Leveraging the specificity of the HA epitope, we performed whole-brain imaging and uncovered regional differences between Sumo1 and Sumo2 expression. At the subcellular level, Sumo2 was specifically detected in extranuclear compartments, including synapses. Immunoprecipitation coupled with mass spectrometry identified shared and specific neuronal targets of Sumo1 and Sumo2. Target validation using proximity ligation assays provided further insight into the subcellular distribution of neuronal Sumo2-conjugates. The mouse models and associated datasets provide a powerful framework to determine the native SUMO "code" in cells of the central nervous system.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 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 ».