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Enregistrement W4402507137 · doi:10.1021/acsomega.4c06360

Biochemical Properties of CARM1: Impact on Western Blotting and Proteomic Studies

2024· article· en· W4402507137 sur OpenAlexafffund
Julie Bourassa, Geneviève Paris, Laura Trinkle‐Mulcahy, Jocelyn Côté

Notice bibliographique

RevueACS Omega · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related gene regulation
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCure SMA
Mots-clésBlotProteomicsComputational biologyBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CARM1 is an arginine methyltransferase that has crucial roles in a number of cellular pathways and is being explored as a therapeutic target in diseases such as cancer and neurodegenerative disorders. Its deregulation at the protein level was found to have potential prognostic value, and as such, its protein levels are regularly assessed through the common practice of western blotting (WB). Our group uncovered that CARM1 has biochemical properties that complicate its analysis by standard WB sample preparation techniques. Here, we show that CARM1 has the ability to form SDS-resistant aggregates that effectively hinder gel migration in SDS-PAGE. CARM1 levels and the temperature at the denaturation step can both influence CARM1 aggregation, which prompts the use of additional measures to ensure representative detection at the protein level. We have demonstrated the formation of CARM1 aggregates in both cell and tissue extracts, making these findings an important consideration for any CARM1-related study. We also show how aggregate formation in models of CARM1 overexpression can hinder proteomic studies. Having identified factors that can induce CARM1 aggregation, we suggest alternative sample preparation techniques that allow for clear resolution of the protein in stringent denaturing conditions while avoiding aggregation.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,310

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)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,277 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
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Résumé présentoui

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