The path of no return—Truncated protein N‐termini and current ignorance of their genesis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Almost all regulatory processes in biology ultimately lead to or originate from modifications of protein function. However, it is unclear to which extent each mechanism of regulation actually affects proteins and thus phenotypes. We assessed the extent of N-terminal protein truncation in a global analysis of N-terminomics data and find that most proteins have N-terminally truncated proteoforms. Because N-terminomics analyses do not identify the process generating the identified N-termini, we compared identified termini to the three N-termini generating events: protein cleavage, alternative translation, and alternative splicing. Of these, we sought to identify the most likely cause of N-terminal protein truncations in the human proteome. We found that protease cleavage and alternative protein translation are the likely cause for most shortened proteoforms. However, the vast majority (about 90%) of N-termini remain unexplained by any of these processes identified to date, so revealing large gaps in our knowledge of protein termini and their genesis. Further analysis and annotation of terminomics data is required, to which end we have created the TopFIND database, a major systematic annotation effort for protein termini. We outline the new features in version 3.0 of the updated database and the new bioinformatics tools available and encourage submission of generated data to fill current knowledge gaps.
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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.
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 découle