Recognition and remodeling of endosomal zones by sorting nexins
Notice bibliographique
Résumé
The proteolipid code determines how cytosolic proteins find and remodel membrane surfaces. Here, we investigate how this process works with sorting nexins Snx1 and Snx3. Both proteins form sorting machines by recognizing membrane zones enriched in phosphatidylinositol 3-phosphate (PI3P), phosphatidylserine (PS) and cholesterol. This co-localized combination forms a unique "lipid codon" or lipidon that we propose is responsible for endosomal targeting, as revealed by structures and interactions of their PX domain-based readers. We outline a membrane recognition and remodeling mechanism for Snx1 and Snx3 involving this code element alongside transmembrane pH gradients, dipole moment-guided docking and specific protein-protein interactions. This generates an initial membrane-protein assembly (memtein) that then recruits retromer and additional PX proteins to recruit cell surface receptors for sorting to the trans-Golgi network (TGN), lysosome and plasma membranes. Post-translational modification (PTM) networks appear to regulate how the sorting machines form and operate at each level. The commonalities and differences between these sorting nexins show how the proteolipid code orchestrates parallel flows of molecular information from ribosome emergence to organelle genesis, and illuminates a universally applicable model of the membrane.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».