Arabidopsis calmodulin‐like proteins CML13 and CML14 interact with proteins that have IQ domains
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In response to Ca 2+ signals, the evolutionarily‐conserved Ca 2+ sensor calmodulin (CaM) regulates protein targets via direct interaction. Plants possess many CaM‐like (CML) proteins, but their binding partners and functions are mostly unknown. Here, using Arabidopsis CML13 as ‘bait’ in a yeast two‐hybrid screen, we isolated putative targets from three, unrelated protein families, namely, IQD proteins, calmodulin‐binding transcriptional activators (CAMTAs) and myosins, all of which possess tandem isoleucine‐glutamine (IQ) structural domains. Using the split‐luciferase complementation assay in planta and the yeast 2‐hybrid system, CML13 and CML14 showed a preference for interaction with tandem over single IQ domains. Relative to CaM, CML13 and CML14 displayed weaker signals when tested with the non‐IQ, CaM‐binding domain of glutamate decarboxylase or the single IQ domains of CNGC20 (cyclic‐nucleotide gated channel‐20) or IQM1 (IQ motif protein1). We examined IQD14 as a representative tandem IQ‐protein and found that only CaM, CML13 and CML14 interacted with IQD14 among 12 CaM/CMLs tested. CaM, CML13 and CML14 bound in vitro to IQD14 in the presence or absence of Ca 2+ . Binding affinities were in the nM range and were higher when two tandem IQ domains from IQD14 were present. Green fluorescent protein‐tagged versions of CaM, CML13 and CML14 localized to both the cytosol and nucleus in plant cells but were partially relocalized to the microtubules when co‐expressed with IQD14 tagged with mCherry. These and other data are discussed in the context of possible roles for these CMLs in gene regulation via CAMTAs and cytoskeletal activity via myosins and IQD proteins.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».