Extracellular proximal interaction profiling by cell surface–targeted TurboID reveals LDLR as a partner of liganded EGFR
Notice bibliographique
Résumé
Plasma membrane proteins play pivotal roles in receiving and transducing signals from other cells and from the environment and are vital for cellular functionality. Enzyme-based, proximity-dependent approaches, such as biotin identification (BioID), combined with mass spectrometry have begun to illuminate the landscape of proximal protein interactions within intracellular compartments. To extend the potential of these approaches to study the extracellular environment, we developed extracellular TurboID (ecTurboID), a method designed to profile the interactions between proteins on the surfaces of living cells over short timescales using the fast-acting biotin ligase TurboID. After optimizing our experimental and data analysis strategies to capture extracellular proximity interactions, we used ecTurboID to reveal the proximal interactomes of several plasma membrane proteins, including the epidermal growth factor receptor (EGFR). We found that EGF stimulation induced an association between EGFR and the low-density lipoprotein receptor (LDLR) and changed the interactome of LDLR by increasing its proximity with proteins that regulate EGFR signaling. The identification of this interaction between two well-studied and clinically relevant receptors illustrates the utility of our modified proximity labeling methodology for identifying dynamic extracellular associations between plasma membrane proteins.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».