Evolutionary and Physiological Importance of Hub Proteins
Notice bibliographique
Résumé
It has been claimed that proteins with more interaction partners (hubs) are both physiologically more important (i.e., less dispensable) and, owing to an assumed high density of binding sites, slow evolving. Not all analyses, however, support these results, probably because of biased and less-than reliable global protein interaction data. Here we provide the first examination of these issues using a comprehensive literature-curated dataset of well-substantiated protein interactions in Saccharomyces cerevisiae. Whereas use of less reliable yeast two-hybrid data alone can reject the possibility that local connectivity correlates with measures of dispensability, in higher quality datasets a relatively robust correlation is observed. In contrast, local connectivity does not correlate with the rate of protein evolution even in reliable datasets. This perhaps surprising lack of correlation with evolutionary rate appears in part to arise from the fact that hub proteins do not have a higher density of residues associated with binding. However, hub proteins do have at least one other set of unusual features, namely rapid turnover and regulation, as manifest in high mRNA decay rates and a large number of phosphorylation sites. This, we suggest, is an adaptation to minimize unwanted activation of pathways that might be mediated by adventitious binding to hubs, were they to actively persist longer than required at any given time point. We conclude that hub proteins are more important for cellular growth rate and under tight regulation but are not slow evolving.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».