Sorting the nuclear proteome
Notice bibliographique
Résumé
MOTIVATION: Quantitative experimental analyses of the nuclear interior reveal a morphologically structured yet dynamic mix of membraneless compartments. Major nuclear events depend on the functional integrity and timely assembly of these intra-nuclear compartments. Yet, unknown drivers of protein mobility ensure that they are in the right place at the time when they are needed. RESULTS: This study investigates determinants of associations between eight intra-nuclear compartments and their proteins in heterogeneous genome-wide data. We develop a model based on a range of candidate determinants, capable of mapping the intra-nuclear organization of proteins. The model integrates protein interactions, protein domains, post-translational modification sites and protein sequence data. The predictions of our model are accurate with a mean AUC (over all compartments) of 0.71. We present a complete map of the association of 3567 mouse nuclear proteins with intra-nuclear compartments. Each decision is explained in terms of essential interactions and domains, and qualified with a false discovery assessment. Using this resource, we uncover the collective role of transcription factors in each of the compartments. We create diagrams illustrating the outcomes of a Gene Ontology enrichment analysis. Associated with an extensive range of transcription factors, the analysis suggests that PML bodies coordinate regulatory immune responses.
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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 ».