Specificity and versatility of SH3 and other proline-recognition domains: structural basis and implications for cellular signal transduction
Notice bibliographique
Résumé
Protein-protein interactions occurring via the recognition of short peptide sequences by modular interaction domains play a central role in the assembly of signalling protein complexes and larger protein networks that regulate cellular behaviour. In addition to spatial and temporal factors, the specificity of signal transduction is intimately associated with the specificity of many co-operative, pairwise binding events upon which various pathways are built. Although protein interaction domains are usually identified via the recognition code, the consensus sequence motif, to which they selectively bind, they are highly versatile and play diverse roles in the cell. For example, a given interaction domain can bind to multiple sequences that exhibit no apparent identity, and, on the other hand, domains of the same class or different classes may favour a given consensus motif. This promiscuity in ligand selection is typified by the SH3 (Src homology 3) domain and several other interaction modules that commonly recognize proline-rich sequences. Furthermore, interaction domains are highly adaptable, a property that is essential for the evolution of novel pathways and modulation of signalling dynamics. The ability of certain interaction domains to perform multiple tasks, however, poses a challenge for the cell to control signalling specificity when cross-talk between pathways is undesired. Extensive structural and biochemical analysis of many interaction domains in recent years has started to shed light on the molecular basis underlying specific compared with diverse binding events that are mediated by interaction domains and the role affinity plays in affecting domain specificity and regulating cellular signal transduction.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».