Notice bibliographique
Résumé
Compartmentalization is essential for all complex forms of life. In eukaryotic cells, membrane-bound organelles, as well as a multitude of protein- and nucleic acid-rich subcellular structures, maintain boundaries and serve as enrichment zones to promote and regulate protein function. Consistent with the critical importance of these boundaries, alterations in the machinery that mediate protein transport between these compartments has been implicated in a number of diverse diseases. Understanding the composition of each cellular “compartment” (be it a classical organelle or a large protein complex) remains a challenging task. For soluble protein complexes, approaches such as affinity purification other biochemical fractionation coupled to mass spectrometry provides important insight, but this is not the case for detergent-insoluble components. Classically, both microscopy and organellar purifications have been employed for identifying the composition of these structures, but these approaches have limitations, notably in resolution for standard high-throughput fluorescence microscopy and in the difficulty in purifying some of the structures (e.g. p-bodies) for approaches based on biochemical isolations. Prompted by the recent implementation in vivo biotinylation approaches such as BioID, we report here the systematic mapping of the composition of various subcellular structures, using as baits proteins (or protein fragments) which are well-characterized markers for a specified location. We defined how relationships between “prey” proteins detected through this approach can help understanding the protein organization inside a cell. We will discuss our low-resolution map of a human cell containing major organelles and non-membrane bound structures, but also a higher resolution map of RNA-containing cellular structures, including the p-bodies and the stress granules that regulate mRNA stability. This will be presented alongside new computational tools that will help the scientific community to make use of our dataset. Support or Funding Information We acknowledge the support of the Canadian Institutes of Health Research and the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada. A draft map of a human cell using proximity biotinylation A draft map of a human cell using proximity biotinylation
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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 ».