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Enregistrement W4394915476 · doi:10.1002/cbic.202400193

Using Förster Resonance Energy Transfer (FRET) to Understand the Ubiquitination Landscape

2024· review· en· W4394915476 sur OpenAlexaff
J. Gill, Gary S. Shaw

Notice bibliographique

RevueChemBioChem · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueUbiquitin and proteasome pathways
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesGips-Schüle-Stiftung
Mots-clésFörster resonance energy transferUbiquitinDeubiquitinating enzymeBiophysicsChemistrySingle-molecule FRETFluorescenceNanotechnologyBiochemistryBiologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Förster resonance energy transfer (FRET) is a fluorescence technique that allows quantitative measurement of protein interactions, kinetics and dynamics. This review covers the use of FRET to study the structures and mechanisms of ubiquitination and related proteins. We survey FRET assays that have been developed where donor and acceptor fluorophores are placed on E1, E2 or E3 enzymes and ubiquitin (Ub) to monitor steady-state and real-time transfer of Ub through the ubiquitination cascade. Specialized FRET probes placed on Ub and Ub-like proteins have been developed to monitor Ub removal by deubiquitinating enzymes (DUBs) that result in a loss of a FRET signal upon cleavage of the FRET probes. FRET has also been used to understand conformational changes in large complexes such as multimeric E3 ligases and the proteasome, frequently using sophisticated single molecule methods. Overall, FRET is a powerful tool to help unravel the intricacies of the complex ubiquitination system.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,916
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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