The substrate quality of CK2 target sites has a determinant role on their function and evolution
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Most biological processes are regulated by peptide-recognition modules (PRMs) that bind to short linear motifs (SLiMs). Such interactions are rapidly reversible and often occur at low affinity. The protein kinase domain represents one such binding module, and known substrates may have full or only partial matches to the kinase recognition motif, a property known as ‘substrate quality’. However, it is not yet clear whether differences in substrate quality represent neutral variation along the phosphosite sequence or if these differences have functional consequences that are subject to selection. We explore this question in detail for the acidophilic kinase CK2. CK2 is well-characterised, clinically important, and a fundamental enzyme for many aspects of cell biology. We show that optimal CK2 sites are phosphorylated at maximal stoichiometries and found in many conditions whereas minimal substrates are phosphorylated at lower stoichiometries, are more dynamic during the cell cycle, and have regulatory functions. Optimal CK2 sites also tend to be older and more conserved than minimal sites, and evolutionary simulations indicate that the substrate quality of CK2 phosphosites is often tuned by selection. For intermediate target sites, increases or decreases to substrate quality may be deleterious, which we demonstrate experimentally for a CK2 substrate at the kinetochore. The results together suggest that minimal and optimal phosphosites are strongly differentiated in terms of their functional and evolutionary properties.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».