Selectivity profiles and substrate recognition of Rab-phosphorylating kinases
Notice bibliographique
Résumé
The Rab GTPase switch-2 region is a hotspot for post-translational modifications. Its phosphorylation can determine whether individuals develop Parkinson's disease or not. Other modifications of the same region are catalyzed by enzymes from bacterial pathogens when they infect human cells. Here, we profiled a set of kinases including LRRK1, LRRK2, DYRK1A, MST1 and TBK1 for their capability of phosphorylating Rab GTPases. We identified several novel kinase:Rab pairs, such as LRRK1:Rab43 and TBK1:Rab29. Further, we comprehensively assessed what makes a Rab GTPase a good kinase substrate, considering the Rab nucleotide-binding state and the Rab primary sequence. In a systematic mutational study, Rab variants with modulated phosphorylation properties were established, leading to the identification of a LRRK2 recognition patch in the Rab α3 helix. A Glu to Arg exchange in that patch increased the phosphorylation 18-fold, indicating that Rabs are suboptimal LRRK2 substrates. Given that this effect is also observed in a cellular model, we propose that our variants will be excellent tools for analysing the physiological function of Rab phosphorylation.
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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 | 0,000 |
| 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 ».