A Specificity Map for the PDZ Domain Family
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PDZ domains are protein-protein interaction modules that recognize specific C-terminal sequences to assemble protein complexes in multicellular organisms. By scanning billions of random peptides, we accurately map binding specificity for approximately half of the over 330 PDZ domains in the human and Caenorhabditis elegans proteomes. The domains recognize features of the last seven ligand positions, and we find 16 distinct specificity classes conserved from worm to human, significantly extending the canonical two-class system based on position -2. Thus, most PDZ domains are not promiscuous, but rather are fine-tuned for specific interactions. Specificity profiling of 91 point mutants of a model PDZ domain reveals that the binding site is highly robust, as all mutants were able to recognize C-terminal peptides. However, many mutations altered specificity for ligand positions both close and far from the mutated position, suggesting that binding specificity can evolve rapidly under mutational pressure. Our specificity map enables the prediction and prioritization of natural protein interactions, which can be used to guide PDZ domain cell biology experiments. Using this approach, we predicted and validated several viral ligands for the PDZ domains of the SCRIB polarity protein. These findings indicate that many viruses produce PDZ ligands that disrupt host protein complexes for their own benefit, and that highly pathogenic strains target PDZ domains involved in cell polarity and growth.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 découle