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Enregistrement W1825956673 · doi:10.3390/membranes5040646

Membrane and Protein Interactions of the Pleckstrin Homology Domain Superfamily

2015· article· en· W1825956673 sur OpenAlexaff
Marc Lenoir, Irina Kufareva, Ruben Abagyan, Michael Overduin

Notice bibliographique

RevueMembranes · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA and protein synthesis mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilNational Institutes of HealthNational Institute of General Medical SciencesCancer Research UKWellcome Trust
Mots-clésPleckstrin homology domainHomology modelingFERM domainLipid bilayerHomology (biology)BiologyMembrane proteinDocking (animal)Binding siteComputational biologyBiochemistrySequence alignmentProtein structureMembraneChemistryBiophysicsIntegral membrane proteinPeptide sequenceGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The human genome encodes about 285 proteins that contain at least one annotated pleckstrin homology (PH) domain. As the first phosphoinositide binding module domain to be discovered, the PH domain recruits diverse protein architectures to cellular membranes. PH domains constitute one of the largest protein superfamilies, and have diverged to regulate many different signaling proteins and modules such as Dbl homology (DH) and Tec homology (TH) domains. The ligands of approximately 70 PH domains have been validated by binding assays and complexed structures, allowing meaningful extrapolation across the entire superfamily. Here the Membrane Optimal Docking Area (MODA) program is used at a genome-wide level to identify all membrane docking PH structures and map their lipid-binding determinants. In addition to the linear sequence motifs which are employed for phosphoinositide recognition, the three dimensional structural features that allow peripheral membrane domains to approach and insert into the bilayer are pinpointed and can be predicted ab initio. The analysis shows that conserved structural surfaces distinguish which PH domains associate with membrane from those that do not. Moreover, the results indicate that lipid-binding PH domains can be classified into different functional subgroups based on the type of membrane insertion elements they project towards the bilayer.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0030,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,219 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations54
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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