Activity and dynamics of p110α are not differentially modulated by regulatory subunit isoforms
Notice bibliographique
Résumé
Class IA phosophoinositide kinases (PI3Ks) are master regulators of growth, metabolism, and immunity. The class IA PI3Ks are a heterodimer composed of a p110 catalytic subunit and one of five possible regulatory subunits (p85α, p85β, p55γ, p55α, p50α). The regulatory subunit plays critical roles in stability, inhibition, and activation of the p110 catalytic subunit. The p110α catalytic subunit frequently contains activating mutations in human cancer, with many of these mutations altering the interaction between catalytic and regulatory subunits. It has been found that different regulatory subunits play unique roles in human disease, but it is unknown how these different subunits regulate p110α. Here, using a synergy of biochemical assays and hydrogen deuterium exchange mass spectrometry (HDX-MS) we examined how the five different regulatory subunits inhibit, activate, and interact with the p110α catalytic subunit. We find that there are no significant differences in lipid kinase activity or in membrane recruitment between the different heterodimer complexes. HDX-MS in the presence and absence of an activating phosphopeptide also showed only minor conformational differences between different regulatory subunit complexes. Overall, our work reveals that the different regulatory subunits interact with and inhibit p110α in a similar fashion at a molecular level.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».