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Record W2947312586 · doi:10.71781/11825

Time-Resolved Phosphoproteomics Unravel the Dynamics of Intracellular Signaling

2018· dissertation· en· W2947312586 on OpenAlexfundno aff
Peter Kubiniok

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2018
Typedissertation
Languageen
FieldChemistry
TopicAdvanced Proteomics Techniques and Applications
Canadian institutionsnot available
FundersFonds de Recherche du Québec - SantéNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCanadian Institutes of Health ResearchCancer Research SocietyGenome Canada
KeywordsPhosphoproteomicsIntracellularCell biologyDynamics (music)Computational biologyBiologyNeuroscienceChemistryComputer sciencePhysicsPhosphorylationProtein phosphorylationProtein kinase A

Abstract

fetched live from OpenAlex

La phosphorylation des protéines est une modification post-traductionnelle très abondante qui cible les acides aminés sérine, thréonine et tyrosine. Les groupements phosphates sont ajoutés aux protéines par les kinases et retirés par les phosphatases. La phosphorylation d’une protéine régule sa conformation structurelle; ce qui modifie ses fonctions. C’est un vecteur de signalisation intracellulaire, impliqué notamment dans la régulation des interactions protéine-protéine et de l’activité des enzymes. La prolifération, la différenciation et la morphologie cellulaires sont autant de processus régulés par des événements de phosphorylation. Une meilleure compréhension des voies de phosphorylation est ainsi importante pour faire avancer la recherche contre le cancer. L’étude de la phosphorylation des protéines a grandement bénéficié de l’amélioration des techniques de protéomique basées sur la spectrométrie de masse, qui permettent d’analyser en quelques heures des milliers de sites de phosphorylation. Les expériences de spectrométrie de masse permettent habituellement d’étudier les effets de stimuli extracellulaires sur le phosphoprotéome en prenant des mesures à un seul temps post-stimulation donné. Ce type d’analyse ne permet toutefois pas de suivre les changements de phosphorylation dans le temps, ce qui serait utile pour comprendre le fonctionnement des voies de signalisation. La présente thèse décrit le développement et l’application de nouvelles techniques de phosphoprotéomique permettant de mesurer la phosphorylation avec une grande résolution temporelle. Cette approche a permis d’identifier de nouvelles voies de signalisation dépendantes de stimuli et de mieux caractériser certains réseaux de phosphorylation déjà connus. Tout d’abord, une analyse temporelle du phosphoprotéome a été effectuée pour déterminer les effets de stress thermiques sur Saccharomyces cerevisiae dans les 30 minutes post-stimulation. 15 profils cinétiques différents ont été identifiés. Ces profils de phosphorylation ont permis de mieux définir des interactions kinase-substrat. L’information temporelle a notamment permis de caractériser les réseaux de signalisation des kinases Cdc28 et PKA suite à un choc thermique. De grands changements d’état de phosphorylation ont été observés pour des protéines impliquées dans la transcription, le repliement des protéines et la progression du cycle cellulaire. Dans une seconde étude, des cellules humaines de cancer du côlon contenant des mutations somatiques de BRAF ou KRAS ont été traitées avec un inhibiteur de BRAF, le Vermurafenib. L’utilisation de la phosphoprotéomique temporelle a permis d’identifier de nouveaux substrats de la voie BRAF-RAS-ERK. De fait, il a été démontré que les facteurs de transcription MKL1/2 et TEAD3 sont des cibles directes de la kinase ERK. Enfin, les effets sur le phosphoprotéome de petites molécules activatrices de la protéine phosphatase 2 A (PP2A) ont été étudiés. Des cellules hématopoïétiques murines ont été traitées avec les sphingolipides anti-oncogéniques C2-ceramide et SH-BC-893 ainsi qu’avec l’inhibiteur spécifique de PP2A, le LB-100. Les sphingolipides utilisés sont des activateurs connus de PP2A qui causent la mort cellulaire en privant les cellules de nutriments. De fait, les deux sphingolipides causent la perte de transporteurs de nutriments. SH-BC-893 mène en plus à la formation de vacuoles, un phénotype lié à la mobilisation de nutriments. La dynamique du phosphoprotéome a été suivie pendant les 60 minutes suivant le traitement, révélant une activation différentielle de PP2A en présence des sphingolipides. En comparant ces réponses avec le phosphoprotéome de cellules traitées avec le LB-100, il a été possible d’identifier des sites de PP2A sur de nombreuses GTPases et protéines du cytosquelette d’actine, notamment Arhgef2 et Paxilin. De plus, la privation de nutriments s’est avérée être partiellement dépendante de la polymérisation de l’actine induite par les sphingolipides. Finalement, les phosphoprotéines lysosomales associées au kinase AKT et impliquées dans le recyclage des endosomes sont régulées différent par SH-BC-893 et C2-ceramide, ce qui explique partiellement pourquoi C2-ceramide ne cause pas la formation de vacuoles. Somme toute, l’analyse temporelle du phosphoprotéome a permis d’étudier différents processus plus en profondeur que ce que permettent les techniques de phosphoprotéomique traditionnelles. Elles ont permis d’élucider des mécanismes biologiques d’importance pour la recherche contre le cancer.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.003
Threshold uncertainty score0.011

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.003
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.004
GPT teacher head0.182
Teacher spread0.178 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2018
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