Using yeast as a model to study membrane proteins
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Many cellular processes are controlled via either stable or transient protein-protein interactions (PPIs). Protein complexes are 'molecular machines' in which multiple interactive partners carry out various cellular functions. Given that almost a third of the proteome consists of membrane proteins and that more than 50% of currently available drugs are targeted toward them, investigation of membrane protein complexes has taken center stage over the past years. Thus, gaining an in-depth understanding of PPI networks will give us more insight into the functional relationship as well as downstream effectors of protein complexes, hence opening strategies for new drug target definitions. RECENT FINDINGS: Studying membrane proteins in yeast has recently been applied to many different classes of proteins with diverse functions and structures including membrane transporters. Techniques such as the split-ubiquitin membrane yeast two-hybrid or variants of the protein-fragment complementation assay have been successfully applied to both large-scale genome-wide screens and as smaller-scale PPI studies in a reliable and robust fashion. SUMMARY: Yeast-based methods to study membrane PPI in vivo offer a powerful tool for the investigation of protein complexes from various organisms, including mammals. The investigation of global protein maps will serve as a foundation for mechanistic and quantitative studies of poorly characterized gene products and disease-associated proteins. Identification of PPIs is also of great interest for drug discovery as many human diseases result from abnormal PPIs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».