Coevolution of PDZ domain–ligand interactions analyzed by high-throughput phage display and deep sequencing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle