Benchmarking of proximity-dependent biotinylation enzymes across cellular compartments and time windows
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Proximity-dependent biotinylation has become a powerful approach for mapping protein interactions and subcellular organization in living cells. Although a growing number of engineered biotin ligases have been introduced, their performance has not been systematically evaluated across diverse cellular contexts. Here, we benchmark ten proximity ligases spanning three bacterial lineages using standardized proteomic workflows across multiple labeling durations, subcellular compartments, and two human cell types. While all enzymes efficiently detect proximal associations, they differ in labeling kinetics, background activity, and spatial specificity. TurboID exhibits the highest overall activity but generates substantial background in standard media. miniTurbo and ultraID support rapid, biotin-dependent labeling with low background, making them better suited for dynamic and time-resolved applications. However, miniTurbo showed aberrant mitochondrial localization with two cytoskeletal baits (VASP and PFN1). Across 15 diverse baits, ultraID consistently provides an excellent combination of specificity, efficiency, and spatial compatibility—including unique recovery of Golgi-resident glycosyltransferases. This study serves as a comparative resource, offering guidance for enzyme selection and experimental design in proximity proteomics.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».