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Enregistrement W2127789570 · doi:10.1098/rspb.2005.3441

Variation among species in proteomic sulphur content is related to environmental conditions

2006· article· en· W2127789570 sur OpenAlexaff
Jason G. Bragg, Dominique Thomas, Peggy Baudouin‐Cornu

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society B Biological Sciences · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesLeukemia and Lymphoma SocietyNational Science Foundation
Mots-clésProteomeArchaeaSulfurComposition (language)MethionineThermophileBiologyGC-contentGenomeProteomicsBiochemistryGeneGeneticsChemistryBacteriaAmino acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The elemental composition of proteins influences the quantities of different elements required by organisms. Here, we considered variation in the sulphur content of whole proteomes among 19 Archaea, 122 Eubacteria and 10 eukaryotes whose genomes have been fully sequenced. We found that different species vary greatly in the sulphur content of their proteins, and that average sulphur content of proteomes and genome base composition are related. Forces contributing to variation in proteomic sulphur content appear to operate quite uniformly across the proteins of different species. In particular, the sulphur content of orthologous proteins was frequently correlated with mean proteomic sulphur contents. Among prokaryotes, proteomic sulphur content tended to be greater in anaerobes, relative to non-anaerobes. Thermophiles tended to have lower proteomic sulphur content than non-thermophiles, consistent with the thermolability of cysteine and methionine residues. This work suggests that persistent environmental growth conditions can influence the evolution of elemental composition of whole proteomes in a manner that may have important implications for the amount of sulphur used by living organisms to build proteins. It extends previous studies that demonstrated links between transient changes in environmental conditions and the elemental composition of subsets of proteins expressed under these conditions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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