Protein abundance is key to distinguish promiscuous from functional phosphorylation based on evolutionary information
Notice bibliographique
Résumé
In eukaryotic cells, protein phosphorylation is an important and widespread mechanism used to regulate protein function. Yet, of the thousands of phosphosites identified to date, only a few hundred at best have a characterized function. It was recently shown that these functional sites are significantly more conserved than phosphosites of unknown function, stressing the importance of considering evolutionary conservation in assessing the global functional landscape of phosphosites. This leads us to review studies that examined the impact of phosphorylation on evolutionary conservation. While all these studies have shown that conservation is greater among phosphorylated sites compared with non-phosphorylated ones, the magnitude of this difference varies greatly. Further, not all studies have considered key factors that may influence the rate of phosphosite evolution. Such key factors are their localization in ordered or disordered regions, their stoichiometry or the abundance of their corresponding protein. Here we take into account all of these factors simultaneously, which reveals remarkable evolutionary patterns. First, while it is well established that protein conservation increases with abundance, we show that phosphosites partly follow an opposite trend. More precisely, Saccharomyces cerevisiae phosphosites present among abundant proteins are 1.5 times more likely to diverge in the closely related species Saccharomyces bayanus when compared with phosphosites present in the 5 per cent least abundant proteins. Second, we show that conservation is coupled to stoichiometry, whereby sites frequently phosphorylated are more conserved than those rarely phosphorylated. Finally, we provide a model of functional and noisy or 'accidental' phosphorylation that explains these observations.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».