Arachidonoyl substrate specificity of diacylglycerol kinases
Notice bibliographique
Résumé
Diacylglycerol kinases (DGKs) are an important class of lipid signaling enzymes. DGKε is unique among DGK isoforms in having specificity for DAG substrates with an arachidonate moiety. This contributes to the enrichment of lipid intermediates in the PI‐cycle with arachidonate. The importance of DGKε in neuronal function has been demonstrated in studies with knockout mice. We have shown that removal of 58 residues from the amino terminus of this protein, including the membrane‐inserting segment, had a negligible effect on substrate specificity. It is intriguing that the domain, responsible for DGKε specificity for DAG substrates with an arachidonate moiety, still is unknown. We have now identified a region of DGKε containing four conserved residues, very similar to those found responsible for recognition of arachidonic acid in lipoxygenases. We demonstrated that several mutations within this region of DGKε significantly impact enzyme activity, decreasing it to less than 2% of the activity of wild‐type DGKε. Moreover, the mutants showed a lower ratio of the enzyme activity with a DAG substrate containing an arachidonate moiety to substrates without an arachidonate moiety. The relationship of this finding to the substrate specificity of other isoforms of DGK is also explored. (Supported by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada, grant 9848)
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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) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».