A Click Chemistry-Based Biorthogonal Approach for the Detection and Identification of Protein Lysine Malonylation for Osteoarthritis Research
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Lysine malonylation is a post-translational modification in which a malonyl group, characterized by a negatively charged carboxylate, is covalently attached to the ε-amino side chain of lysine, influencing protein structure and function. Our laboratory identified Mak upregulation in cartilage under aging and obesity, contributing to osteoarthritis (OA). Current antibody-based detection methods face limitations in identifying Mak targets. Here, we introduce an alkyne-functionalized probe, MA-diyne, which metabolically incorporates into proteins, enabling copper(I) ion-catalyzed click reactions to conjugate labeled proteins with azide-based fluorescent dyes or affinity purification tags. In-gel fluorescence confirms MA-diyne incorporation into proteins across various cell types and species, including mouse chondrocytes, adipocytes, HEK293T cells, and Caenorhabditis elegans . Pull-down experiments identified known Mak proteins, such as GAPDH and Aldolase. The extent of MA-diyne modification was higher in Sirtuin 5-deficient cells, suggesting these modified proteins are Sirtuin 5 substrates. Pulse-chase experiments confirmed the dynamic nature of the protein malonylation. Quantitative proteomics identified 1136 proteins corresponding to 8903 peptides, with 429 proteins showing a 1-fold increase in the labeled group. Sirtuin 5 regulated 374 of these proteins. Pull down of newly identified proteins, such as β-actin and Stat3, was also done. This study highlights MA-diyne as a powerful chemical tool to investigate the molecular targets and functions of lysine malonylation under OA conditions.
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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 | 0,001 | 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 découle