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Enregistrement W4409568050 · doi:10.1093/nar/gkaf300

Proteome-wide microarray-based screening of PAR-binding proteins

2025· article· en· W4409568050 sur OpenAlexaff
Bong Gu Kang, Sung-Ung Kang, Jae Jin Kim, Ji-Sun Kwon, Jean-Philippe Gagné, Seo Yun Lee, Soyeon Kim, Karl S Lee, Shinwon Ha, Jun Seop Jeong, Yun-Il Lee, Heng Zhu, Dongsan Kim, Guy G. Poirier, Ho Chul Kang, Valina L. Dawson, Ted M. Dawson

Notice bibliographique

RevueNucleic Acids Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Biosensing Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversité LavalCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and Stroke
Mots-clésBiologyProteomeComputational biologyDNA-binding proteinProteomicsMicroarrayGeneticsMolecular biologyGene expressionGeneTranscription factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Poly (ADP-ribose) (PAR) plays a crucial role in intracellular signaling and scaffolding through covalent modification or non-covalent binding to target proteins. The non-covalent PAR binding proteome (PARylome) has not been extensively characterized. Here we performed a PAR-binding screen using a human protein microarray that covers most of the human proteome to characterize the non-covalent binding PARylome. A total of 356 PAR-binding proteins were identified. The PAR-binding PARylome suggests that PAR binding regulates a variety of biological processes beyond DNA damage signaling and DNA repair. Proteins that may be reprogrammed by PAR binding include signaling molecules, transcription factors, nucleic acid binding proteins, calcium binding proteins, ligases, oxidoreductases, enzymes, transferases, hydrolases, and receptors. The global database of PAR-binding proteins that we established will be a valuable tool for further in-depth analysis of the role of PARylation in a wide range of biological contexts.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,326 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations11
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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