N-Terminomic Identification of Intracellular MMP-2 Substrates in Cardiac Tissue
Notice bibliographique
Résumé
Proteases are enzymes that induce irreversible post-translational modifications by hydrolyzing amide bonds in proteins. One of these proteases is matrix metalloproteinase-2 (MMP-2), which has been shown to modulate extracellular matrix remodeling and intracellular proteolysis during myocardial injury. However, the substrates of MMP-2 in heart tissue are limited, and lesser known are the cleavage sites. Here, we used degradomics to investigate the substrates of intracellular MMP-2 in rat ventricular extracts. First, we designed a novel, constitutively active MMP-2 fusion protein (MMP-2-Fc) that we expressed and purified from mammalian cells. Using this protease, we proteolyzed ventricular extracts and used subtiligase-mediated N-terminomic labeling which identified 95 putative MMP-2-Fc proteolytic cleavage sites using mass spectrometry. The intracellular MMP-2 cleavage sites identified in heart tissue extracts were enriched for proteins primarily involved in metabolism, as well as the breakdown of fatty acids and amino acids. We further characterized the cleavage of three of these MMP-2-Fc substrates based on the gene ontology analysis. We first characterized the cleavage of sarco/endoplasmic reticulum calcium ATPase (SERCA2a), a known MMP-2 substrate in myocardial injury. We then characterized the cleavage of malate dehydrogenase (MDHM) and phosphoglycerate kinase 1 (PGK1), representing new cardiac tissue substrates. Our findings provide insights into the intracellular substrates of MMP-2 in cardiac cells, suggesting that MMP-2 activation plays a role in cardiac metabolism.
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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 | 0,003 | 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 ».