MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2051873396 · doi:10.1186/1471-2105-8-227

Relationship between insertion/deletion (indel) frequency of proteins and essentiality

2007· article· en· W2051873396 sur OpenAlexafffund
Simon K. Chan, Michael Hsing, Fereydoun Hormozdiari, Artem Cherkasov

Notice bibliographique

RevueBMC Bioinformatics · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBioinformatics and Genomic Networks
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreSimon Fraser UniversityMichael Smith Health Research BC
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchGenome British ColumbiaMichael Smith Health Research BCGenome Canada
Mots-clésIndelBiologyIn silicoProteomeComputational biologyGeneticsINDEL MutationDNA microarraySaccharomyces cerevisiaeGeneGenotypeSingle-nucleotide polymorphism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In a previous study, we demonstrated that some essential proteins from pathogenic organisms contained sizable insertions/deletions (indels) when aligned to human proteins of high sequence similarity. Such indels may provide sufficient spatial differences between the pathogenic protein and human proteins to allow for selective targeting. In one example, an indel difference was targeted via large scale in-silico screening. This resulted in selective antibodies and small compounds which were capable of binding to the deletion-bearing essential pathogen protein without any cross-reactivity to the highly similar human protein. The objective of the current study was to investigate whether indels were found more frequently in essential than non-essential proteins. RESULTS: We have investigated three species, Bacillus subtilis, Escherichia coli, and Saccharomyces cerevisiae, for which high-quality protein essentiality data is available. Using these data, we demonstrated with t-test calculations that the mean indel frequencies in essential proteins were greater than that of non-essential proteins in the three proteomes. The abundance of indels in both types of proteins was also shown to be accurately modeled by the Weibull distribution. However, Receiver Operator Characteristic (ROC) curves showed that indel frequencies alone could not be used as a marker to accurately discriminate between essential and non-essential proteins in the three proteomes. Finally, we analyzed the protein interaction data available for S. cerevisiae and observed that indel-bearing proteins were involved in more interactions and had greater betweenness values within Protein Interaction Networks (PINs). CONCLUSION: Overall, our findings demonstrated that indels were not randomly distributed across the studied proteomes and were likely to occur more often in essential proteins and those that were highly connected, indicating a possible role of sequence insertions and deletions in the regulation and modification of protein-protein interactions. Such observations will provide new insights into indel-based drug design using bioinformatics and cheminformatics tools.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,400
Score d'incertitude au seuil0,509

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeObservationnel
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

Citations35
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC BioinformaticsMême sujetBioinformatics and Genomic NetworksTravaux en français237 207