Polymorphism Analysis Reveals Reduced Negative Selection and Elevated Rate of Insertions and Deletions in Intrinsically Disordered Protein Regions
Notice bibliographique
Résumé
Intrinsically disordered protein regions are abundant in eukaryotic proteins and lack stable tertiary structures and enzymatic functions. Previous studies of disordered region evolution based on interspecific alignments have revealed an increased propensity for indels and rapid rates of amino acid substitution. How disordered regions are maintained at high abundance in the proteome and across taxa, despite apparently weak evolutionary constraints, remains unclear. Here, we use single nucleotide and indel polymorphism data in yeast and human populations to survey the population variation within disordered regions. First, we show that single nucleotide polymorphisms in disordered regions are under weaker negative selection compared with more structured protein regions and have a higher proportion of neutral non-synonymous sites. We also confirm previous findings that nonframeshifting indels are much more abundant in disordered regions relative to structured regions. We find that the rate of nonframeshifting indel polymorphism in intrinsically disordered regions resembles that of noncoding DNA and pseudogenes, and that large indels segregate in disordered regions in the human population. Our survey of polymorphism confirms patterns of evolution in disordered regions inferred based on longer evolutionary comparisons.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».