Exploring the Interactome of PML nuclear subdomains during fatty acid stress using APEX2-mediated proximity labeling
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT When exposed to excess fatty acids, specific cell types produce nuclear lipid droplets (nLDs) that associate with promyelocytic leukemia (PML) protein to form L ipid A ssociated P ML S tructures (LAPS) that are enriched in lipid biosynthetic enzymes but deficient in canonical proteins associated with PML nuclear bodies (PML NBs). To identify the PML interactome during lipid stress, we employed proximity-dependent biotin identification (BioID) in U2OS cells expressing PMLI and PMLII fused to the ascorbate peroxidase APEX2 and cultured in the absence or presence of oleate to enhance lipid droplet formation. The resulting interactome included proteins enriched under oleate-treated conditions, such mitogen activated protein kinase-activated protein kinase 2 (MK2), ESCRT proteins and the COPII vesicle transport proteins Sec23B, Sec24A and USO1. COPII proteins co-localized with both PML-NBs and LAPS but were selectively enriched in PML-NBs following oleate treatment. The nuclear localization of USO1 was uniquely dependent on PML expression. Thus, the APEX2-PML proximity interactome implicates PML domains in the nuclear function of a non-canonical network of COPII vesicle trafficking proteins. SUMMARY STATEMENT This is the first study to utilize APEX2 proximity labelling to identify the protein interactome of PML nuclear substructures and how interactions are modified under conditions of fatty acid-induced stress.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».