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Enregistrement W2153749186 · doi:10.1093/gbe/evu228

New Tricks for “Old” Domains: How Novel Architectures and Promiscuous Hubs Contributed to the Organization and Evolution of the ECM

2014· article· en· W2153749186 sur OpenAlexaff
Graham L. Cromar, Ka‐Chun Wong, Noeleen B. Loughran, Tuan On, Hongyan Song, Xuejian Xiong, Zhaolei Zhang, John Parkinson

Notice bibliographique

RevueGenome Biology and Evolution · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHippo pathway signaling and YAP/TAZ
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyExtracellular matrixVertebrateGeneProtein domainComputational biologyGene duplicationEvolutionary biologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The extracellular matrix (ECM) is a defining characteristic of metazoans and consists of a meshwork of self-assembling, fibrous proteins, and their functionally related neighbours. Previous studies, focusing on a limited number of gene families, suggest that vertebrate complexity predominantly arose through the duplication and subsequent modification of retained, preexisting ECM genes. These genes provided the structural underpinnings to support a variety of specialized tissues, as well as a platform for the organization of spatio-temporal signaling and cell migration. However, the relative contributions of ancient versus novel domains to ECM evolution have not been quantified across the full range of ECM proteins. Here, utilizing a high quality list comprising 324 ECM genes, we reveal general and clade-specific domain combinations, identifying domains of eukaryotic and metazoan origin recruited into new roles in approximately two-third of the ECM proteins in humans representing novel vertebrate proteins. We show that, rather than acquiring new domains, sampling of new domain combinations has been key to the innovation of paralogous ECM genes during vertebrate evolution. Applying a novel framework for identifying potentially important, noncontiguous, conserved arrangements of domains, we find that the distinct biological characteristics of the ECM have arisen through unique evolutionary processes. These include the preferential recruitment of novel domains to existing architectures and the utilization of high promiscuity domains in organizing the ECM network around a connected array of structural hubs. Our focus on ECM proteins reveals that distinct types of proteins and/or the biological systems in which they operate have influenced the types of evolutionary forces that drive protein innovation. This emphasizes the need for rigorously defined systems to address questions of evolution that focus on specific systems of interacting proteins.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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