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Enregistrement W4393143380 · doi:10.1016/j.jbc.2024.106682

Abstract 1639 Chloroplast protein phosphatase SLP1 counters protein kinase, casein kinase 2

2024· article· en· W4393143380 sur OpenAlexaffabout
Greg B. G. Moorhead

Notice bibliographique

RevueJournal of Biological Chemistry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePhytase and its Applications
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCasein kinase 2PhosphataseProtein kinase ACasein kinase 1KinaseChloroplastChemistryMitogen-activated protein kinase kinaseBiochemistryCell biologyBiologyEnzymeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The serine/threonine protein phosphatase SLP1 is targeted to the higher plant chloroplast and has no known substrates. We have performed quantitative phosphoproteomics on wildtype, SLP1 knockout and over-expressor lines to uncover substrates of the enzyme. Analysis of Arabidopsis photosynthetic tissue identified over 18,000 phosphorylation sites on proteins found in multiple cellular compartments. We identified >200 phosphorylation sites on ∼100 proteins whose phospho-status increased up to 112-fold in the absence of the protein phosphatase SLP1 and remarkably all are known (or predicted) to localize to the chloroplast where SLP1 resides. Motif analysis of putative substrates revealed a dominant acidic motif surrounding phospho-sites that matched casein kinase 2 (CK2) substrates, of which a single isoform, CK2a4, resides in the chloroplast. Dephosphorylation assays with substrate phospho-peptides confirmed SLP1s preference for an acidic motif supporting the idea that SLP1 counters CK2 in the chloroplast. SLP1 and CK2 substrates include proteins involved in the Calvin cycle, the photosynthetic apparatus, starch, fatty acid and RNA metabolism and membrane transporters linked with carbon and fatty acid export. This is the first study utilizing quantitative mass spectrometry to identify plant protein phosphatase substrates and demonstrates the power of this approach. This work was supported by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,181
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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