Exhaustive assignment of compositional bias reveals universally prevalent biased regions: analysis of functional associations in human and Drosophila
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Compositionally biased (CB) regions are stretches in protein sequences made from mainly a distinct subset of amino acid residues; such regions are frequently associated with a structural role in the cell, or with protein disorder. RESULTS: We derived a procedure for the exhaustive assignment and classification of CB regions, and have applied it to thirteen metazoan proteomes. Sequences are initially scanned for the lowest-probability subsequences (LPSs) for single amino-acid types; subsequently, an exhaustive search for lowest probability subsequences (LPSs) for multiple residue types is performed iteratively until convergence, to define CB region boundaries. We analysed > 40,000 CB regions with > 20 million residues; strikingly, nine single-/double- residue biases are universally abundant, and are consistently highly ranked across both vertebrates and invertebrates. To home in subpopulations of CB regions of interest in human and D. melanogaster, we analysed CB region lengths, conservation, inferred functional categories and predicted protein disorder, and filtered for coiled coils and protein structures. In particular, we found that some of the universally abundant CB regions have significant associations to transcription and nuclear localization in Human and Drosophila, and are also predicted to be moderately or highly disordered. Focussing on Q-based biased regions, we found that these regions are typically only well conserved within mammals (appearing in 60-80% of orthologs), with shorter human transcription-related CB regions being unconserved outside of mammals; they are also preferentially linked to protein domains such as the homeodomain and glucocorticoid-receptor DNA-binding domain. In general, only approximately 40-50% of residues in these human and Drosophila CB regions have predicted protein disorder. CONCLUSION: This data is of use for the further functional characterization of genes, and for structural genomics initiatives.
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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.
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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 découle