Biophysics of protein evolution and evolutionary protein biophysics
Notice bibliographique
Résumé
The study of molecular evolution at the level of protein-coding genes often entails comparing large datasets of sequences to infer their evolutionary relationships. Despite the importance of a protein's structure and conformational dynamics to its function and thus its fitness, common phylogenetic methods embody minimal biophysical knowledge of proteins. To underscore the biophysical constraints on natural selection, we survey effects of protein mutations, highlighting the physical basis for marginal stability of natural globular proteins and how requirement for kinetic stability and avoidance of misfolding and misinteractions might have affected protein evolution. The biophysical underpinnings of these effects have been addressed by models with an explicit coarse-grained spatial representation of the polypeptide chain. Sequence-structure mappings based on such models are powerful conceptual tools that rationalize mutational robustness, evolvability, epistasis, promiscuous function performed by 'hidden' conformational states, resolution of adaptive conflicts and conformational switches in the evolution from one protein fold to another. Recently, protein biophysics has been applied to derive more accurate evolutionary accounts of sequence data. Methods have also been developed to exploit sequence-based evolutionary information to predict biophysical behaviours of proteins. The success of these approaches demonstrates a deep synergy between the fields of protein biophysics and protein evolution.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,008 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».