Identifying E3 Ligase Substrates With Quantitative Degradation Proteomics

泛素连接酶 泛素 泛素蛋白连接酶类 DNA连接酶 蛋白酶体 蛋白质组学 蛋白质组 蛋白质降解 降级(电信) 生物化学 基质(水族馆) 细胞生物学 底物特异性 生物 计算生物学 化学 计算机科学 基因 电信 生态学
作者
Victoria N. Jordan,Alban Ordureau,Heeseon An
出处
期刊:ChemBioChem [Wiley]
卷期号:24 (16) 被引量:8
标识
DOI:10.1002/cbic.202300108
摘要

Controlled protein degradation by the ubiquitin-proteasome pathway is critical for almost all cellular processes. E3 ubiquitin ligases are responsible for targeting proteins for ubiquitylation and subsequent proteasomal degradation with spatial and temporal precision. While studies have revealed various E3-substrate pairs involved in distinct biological processes, the complete substrate profiles of individual E3 ligases are largely unknown. Here we report a new approach to identify substrates of an E3 ligase for proteasomal degradation using unnatural amino acid incorporation pulse-chase proteomics (degradomics). Applying this approach, we determine the steady-state substrates of the C-terminal to LisH (CTLH) E3 ligase, a multi-component complex with poorly defined substrates. By comparing the proteome degradation profiles of active and inactive CTLH-expressing cells, we successfully identify previously known and new potential substrates of CTLH ligase. Altogether, degradomics can comprehensively identify degradation substrates of an E3 ligase, which can be adapted for other E3 ligases in various cellular contexts.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
xzbnvsg完成签到,获得积分10
1秒前
梧桐完成签到 ,获得积分10
2秒前
踏实的青易完成签到 ,获得积分10
2秒前
海孩子完成签到,获得积分0
3秒前
molihuakai应助暗月皇采纳,获得30
4秒前
hhh完成签到,获得积分10
6秒前
搜集达人应助刘子梦采纳,获得10
6秒前
chongyue发布了新的文献求助10
7秒前
WZK发布了新的文献求助10
8秒前
BJ_whc完成签到 ,获得积分10
10秒前
11秒前
完美世界应助dora采纳,获得10
12秒前
okjiujiu发布了新的文献求助10
12秒前
所所应助772829采纳,获得10
13秒前
15秒前
Juyy完成签到,获得积分10
15秒前
余晖霞光完成签到,获得积分10
15秒前
酷酷的依波完成签到,获得积分10
16秒前
distance发布了新的文献求助10
17秒前
Loretta发布了新的文献求助10
18秒前
吴wu发布了新的文献求助20
19秒前
dxxcshin完成签到,获得积分10
21秒前
郭松发布了新的文献求助10
23秒前
六尺巷完成签到,获得积分10
24秒前
火星上的穆完成签到,获得积分10
26秒前
26秒前
27秒前
7Bao发布了新的文献求助20
27秒前
28秒前
29秒前
优秀元枫完成签到,获得积分10
30秒前
31秒前
31秒前
32秒前
32秒前
34秒前
772829发布了新的文献求助10
34秒前
思源应助Loretta采纳,获得10
35秒前
常裤子发布了新的文献求助10
36秒前
paradox发布了新的文献求助10
37秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Chemistry and Physics of Carbon Volume 18 800
The Organometallic Chemistry of the Transition Metals 800
The formation of Australian attitudes towards China, 1918-1941 640
Signals, Systems, and Signal Processing 610
全相对论原子结构与含时波包动力学的理论研究--清华大学 500
Elevating Next Generation Genomic Science and Technology using Machine Learning in the Healthcare Industry Applied Machine Learning for IoT and Data Analytics 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6443669
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8257473
关于积分的说明 17587094
捐赠科研通 5502370
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2900945
邀请新用户注册赠送积分活动 1877987
关于科研通互助平台的介绍 1717534