Coevolution of PDZ domain–ligand interactions analyzed by high-throughput phage display and deep sequencing
Notice bibliographique
Résumé
The determinants of binding specificities of peptide recognition domains and their evolution remain important problems in molecular systems biology. Here, we present a new methodology to analyze the coevolution between a domain and its ligands by combining high-throughput phage display with deep sequencing. First, from a library of PDZ domains with diversity introduced at ten positions in the binding site, we evolved domains for binding to 15 distinct peptide ligands. Interestingly, for a given peptide many different functional domains emerged, which exhibited only limited sequence homology, showing that many different binding sites can recognize a given peptide. Subsequently, we used peptide-phage libraries and deep sequencing to map the specificity profiles of these evolved domains at high resolution, and we found that the domains recognize their cognate peptides with high affinity but low specificity. Our analysis reveals two aspects of evolution of new binding specificities. First, we were able to identify some common features amongst domains raised against a common peptide. Second, our analysis suggests that cooperative interactions between multiple binding site residues lead to a diversity of binding profiles with considerable plasticity. The details of intramolecular cooperativity remain to be elucidated, but nonetheless, we have established a general methodology that can be used to explore protein evolution in a systematic yet rapid manner.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».