Expression Level Drives the Pattern of Selective Constraints along the Insulin/Tor Signal Transduction Pathway in Caenorhabditis
Notice bibliographique
Résumé
Genes do not act in isolation but perform their biological functions within genetic pathways that are connected in larger networks. Investigation of nucleotide variation within genetic pathways and networks has shown that topology can affect the rate of protein evolution; however, it remains unclear whether a same pattern of nucleotide variation is expected within functionally similar networks and whether it may be due to similar or different biological mechanisms. We address these questions by investigating nucleotide variation in the context of the structure of the insulin/Tor-signaling pathway in Caenorhabditis, which is well characterized and is functionally conserved across phylogeny. In Drosophila and vertebrates, the rate of protein evolution is negatively correlated with the position of a gene within the insulin/Tor pathway. Similarly, we find that in Caenorhabditis, the rate of amino acid replacement is lower for downstream genes. However, in Caenorhabditis, the rate of synonymous substitution is also strongly affected by the position of a gene in the pathway, and we show that the distribution of selective pressure along the pathway is driven by differential expression level. A full understanding of the effect of pathway structure on selective constraints is therefore likely to require inclusion of specific biological function into more general network models.
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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 | 0,001 |
| 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 ».