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Enregistrement W1647947836 · doi:10.1016/j.febslet.2015.08.014

In various protein complexes, disordered protomers have large per‐residue surface areas and area of protein‐, DNA‐ and RNA‐binding interfaces

2015· article· en· W1647947836 sur OpenAlexafffund
Zhonghua Wu, Gang Hu, Jianyi Yang, Zhenling Peng, Vladimir N. Uversky, Lukasz Kurgan

Notice bibliographique

RevueFEBS Letters · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Structure and Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNankai UniversityNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésRNAIn silicoDNABiophysicsRNA-binding proteinChemistryIntrinsically disordered proteinsResidue (chemistry)Surface proteinCrystallographyBiologyBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We provide first large scale analysis of the peculiarities of surface areas of 5658 dissimilar (below 50% sequence similarity) proteins with known 3D-structures that bind to proteins, DNA or RNAs. We show here that area of the protein surface is highly correlated with the protein length. The size of the interface surface is only modestly correlated with the protein size, except for RNA-binding proteins where larger proteins are characterized by larger interfaces. Disordered proteins with disordered interfaces are characterized by significantly larger per-residue areas of their surfaces and interfaces when compared to the structured proteins. These result are applicable for proteins involved in interaction with DNA, RNA, and proteins and suggest that disordered proteins and binding regions are less compact and more likely to assume extended shape. We demonstrate that disordered protein binding residues in the interfaces of disordered proteins drive the increase in the per residue area of these interfaces. Our results can be used to predict in silico whether a given protomer from the DNA, RNA or protein complex is likely to be disordered in its unbound form.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,871

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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