Protocol for dissecting the aggregation-prone protein interactome with optogenetic-induced aggregation and biotin labeling proximity assay
Notice bibliographique
Résumé
The dynamics of the early steps of protein aggregation remain poorly understood, particularly in the case of α-synuclein (α-syn) aggregation, the hallmark of synucleinopathies. Here, we present a protocol that combines light-inducible protein aggregation (LIPA) with proximity biotinylation using an UltraID construct. We describe the workflow from protein expression to biochemical validation, including the purification of biotinylated proteins prior to liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS) analysis and subsequent validation. This platform provides a powerful strategy to identify proteins interacting with nascent α-syn aggregates. For complete details on the use and execution of this protocol, please refer to Teixeira et al. 1 • Generation of stable cell line expressing the UltraID-LIPA platform • Efficient screening of interacting proteins with the bait protein of interest • Validation pipeline to identify interacting proteins in cellulo Publisher’s note: Undertaking any experimental protocol requires adherence to local institutional guidelines for laboratory safety and ethics. The dynamics of the early steps of protein aggregation remain poorly understood, particularly in the case of α-synuclein (α-syn) aggregation, the hallmark of synucleinopathies. Here, we present a protocol that combines light-inducible protein aggregation (LIPA) with proximity biotinylation using an UltraID construct. We describe the workflow from protein expression to biochemical validation, including the purification of biotinylated proteins prior to liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS) analysis and subsequent validation. This platform provides a powerful strategy to identify proteins interacting with nascent α-syn aggregates.
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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 | 0,001 | 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 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 ».