Species-specific protein sequence and fold optimizations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An organism's ability to adapt to its particular environmental niche is of fundamental importance to its survival and proliferation. In the largest study of its kind, we sought to identify and exploit the amino-acid signatures that make species-specific protein adaptation possible across 100 complete genomes. RESULTS: Environmental niche was determined to be a significant factor in variability from correspondence analysis using the amino acid composition of over 360,000 predicted open reading frames (ORFs) from 17 archaea, 76 bacteria and 7 eukaryote complete genomes. Additionally, we found clusters of phylogenetically unrelated archaea and bacteria that share similar environments by amino acid composition clustering. Composition analyses of conservative, domain-based homology modeling suggested an enrichment of small hydrophobic residues Ala, Gly, Val and charged residues Asp, Glu, His and Arg across all genomes. However, larger aromatic residues Phe, Trp and Tyr are reduced in folds, and these results were not affected by low complexity biases. We derived two simple log-odds scoring functions from ORFs (CG) and folds (CF) for each of the complete genomes. CF achieved an average cross-validation success rate of 85 +/- 8% whereas the CG detected 73 +/- 9% species-specific sequences when competing against all other non-redundant CG. Continuously updated results are available at http://genome.mshri.on.ca. CONCLUSION: Our analysis of amino acid compositions from the complete genomes provides stronger evidence for species-specific and environmental residue preferences in genomic sequences as well as in folds. Scoring functions derived from this work will be useful in future protein engineering experiments and possibly in identifying horizontal transfer events.
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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 | 0,000 | 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.
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 ».