Functional Divergence and Evolutionary Turnover in Mammalian Phosphoproteomes
Notice bibliographique
Résumé
Protein phosphorylation is a key mechanism to regulate protein functions. However, the contribution of this protein modification to species divergence is still largely unknown. Here, we studied the evolution of mammalian phosphoregulation by comparing the human and mouse phosphoproteomes. We found that 84% of the positions that are phosphorylated in one species or the other are conserved at the residue level. Twenty percent of these conserved sites are phosphorylated in both species. This proportion is 2.5 times more than expected by chance alone, suggesting that purifying selection is preserving phosphoregulation. However, we show that the majority of the sites that are conserved at the residue level are differentially phosphorylated between species. These sites likely result from false-negative identifications due to incomplete experimental coverage, false-positive identifications and non-functional sites. In addition, our results suggest that at least 5% of them are likely to be true differentially phosphorylated sites and may thus contribute to the divergence in phosphorylation networks between mouse and humans and this, despite residue conservation between orthologous proteins. We also showed that evolutionary turnover of phosphosites at adjacent positions (in a distance range of up to 40 amino acids) in human or mouse leads to an over estimation of the divergence in phosphoregulation between these two species. These sites tend to be phosphorylated by the same kinases, supporting the hypothesis that they are functionally redundant. Our results support the hypothesis that the evolutionary turnover of phosphorylation sites contributes to the divergence in phosphorylation profiles while preserving phosphoregulation. Overall, our study provides advanced analyses of mammalian phosphoproteomes and a framework for the study of their contribution to phenotypic evolution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».