Bayesian Modeling of the Yeast SH3 Domain Interactome Predicts Spatiotemporal Dynamics of Endocytosis Proteins
Notice bibliographique
Résumé
SH3 domains are peptide recognition modules that mediate the assembly of diverse biological complexes. We scanned billions of phage-displayed peptides to map the binding specificities of the SH3 domain family in the budding yeast, Saccharomyces cerevisiae. Although most of the SH3 domains fall into the canonical classes I and II, each domain utilizes distinct features of its cognate ligands to achieve binding selectivity. Furthermore, we uncovered several SH3 domains with specificity profiles that clearly deviate from the two canonical classes. In conjunction with phage display, we used yeast two-hybrid and peptide array screening to independently identify SH3 domain binding partners. The results from the three complementary techniques were integrated using a Bayesian algorithm to generate a high-confidence yeast SH3 domain interaction map. The interaction map was enriched for proteins involved in endocytosis, revealing a set of SH3-mediated interactions that underlie formation of protein complexes essential to this biological pathway. We used the SH3 domain interaction network to predict the dynamic localization of several previously uncharacterized endocytic proteins, and our analysis suggests a novel role for the SH3 domains of Lsb3p and Lsb4p as hubs that recruit and assemble several endocytic complexes.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».