Post‐Translational Modifications of the <scp>DUX4</scp> Protein Impact Toxic Function in FSHD Cell Models
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Facioscapulohumeral muscular dystrophy (FSHD) is caused by abnormal de-repression of the myotoxic transcription factor DUX4. Although the transcriptional targets of DUX4 are known, the regulation of DUX4 protein and the molecular consequences of this regulation are unclear. Here, we used in vitro models of FSHD to identify and characterize DUX4 post-translational modifications (PTMs) and their impact on the toxic function of DUX4. METHODS: We immunoprecipitated DUX4 protein and performed mass spectrometry to identify PTMs. We then characterized DUX4 PTMs and potential enzyme modifiers using mutagenesis, proteomics, and biochemical assays in HEK293 and human myoblast cell lines. RESULTS: We identified 17 DUX4 amino acids with PTMs, and generated 55 DUX4 mutants designed to prevent or mimic PTMs. Five mutants protected cells against DUX4-mediated toxicity and reduced the ability of DUX4 to transactivate FSHD biomarkers. These mutagenesis results suggested that DUX4 toxicity could be counteracted by serine/threonine phosphorylation and/or inhibition of arginine methylation. We therefore sought to identify modifying enzymes that could play a role in regulating DUX4 PTMs. We found several enzymes capable of modifying DUX4 protein in vitro, and confirmed that protein kinase A (PKA) and protein arginine methyltransferase (PRMT1) interact with DUX4. INTERPRETATION: These results support that DUX4 is regulated by PTMs and set a foundation for developing FSHD drug screens based mechanistically on DUX4 PTMs and modifying enzymes. ANN NEUROL 2023;94:398-413.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».