Enzyme genomics: Application of general enzymatic screens to discover new enzymes
Notice bibliographique
Résumé
In all sequenced genomes, a large fraction of predicted genes encodes proteins of unknown biochemical function and up to 15% of the genes with "known" function are mis-annotated. Several global approaches are routinely employed to predict function, including sophisticated sequence analysis, gene expression, protein interaction, and protein structure. In the first coupling of genomics and enzymology, Phizicky and colleagues undertook a screen for specific enzymes using large pools of partially purified proteins and specific enzymatic assays. Here we present an overview of the further developments of this approach, which involve the use of general enzymatic assays to screen individually purified proteins for enzymatic activity. The assays have relaxed substrate specificity and are designed to identify the subclass or sub-subclasses of enzymes (phosphatase, phosphodiesterase/nuclease, protease, esterase, dehydrogenase, and oxidase) to which the unknown protein belongs. Further biochemical characterization of proteins can be facilitated by the application of secondary screens with natural substrates (substrate profiling). We demonstrate here the feasibility and merits of this approach for hydrolases and oxidoreductases, two very broad and important classes of enzymes. Application of general enzymatic screens and substrate profiling can greatly speed up the identification of biochemical function of unknown proteins and the experimental verification of functional predictions produced by other functional genomics approaches.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».