Molecular mechanisms of paralogous compensation and the robustness of cellular networks
Notice bibliographique
Résumé
Robustness is the ability of a system to maintain its function despite environmental or genetic perturbation. Genetic robustness is a key emerging property of living systems and is achieved notably by the presence of partially redundant parts that result from gene duplication. Functional overlap between paralogs allows them to compensate for each other's loss, as commonly revealed by aggravating genetic interactions. However, the molecular mechanisms linking the genotype (loss of function of a gene) to the phenotype (genetic buffering by a paralog) are still poorly understood and the molecular aspects of this compensation are rarely addressed in studies of gene duplicates. Here, we review molecular mechanisms of functional compensation between paralogous genes, many of which from studies that were not meant to study this phenomenon. We propose a standardized terminology and, depending on whether or not the molecular behavior of the intact gene is modified in response to the deletion of its paralog, we classify mechanisms of compensation into passive and active events. We further describe three non-exclusive mechanisms of active paralogous compensation for which there is evidence in the literature: changes in abundance, in localization, and in protein interactions. This review will serve as a framework for the genetic and molecular analysis of paralogous compensation, one of the universal features of genetic systems.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».