Massive sequence perturbation of a small protein
Notice bibliographique
Résumé
Most protein topologies rarely occur in nature, thus limiting our ability to extract sequence information that could be used to predict structure, function, and evolutionary constraints on protein folds. In principle, the sequence diversity explored by a given protein topology could be expanded by introducing sequence perturbations and selecting variant proteins that fold correctly. However, our capacity to explore sequence space is intrinsically limited by the enormous number of sequences generated from the 20 amino acids and the limited number of variants likely to fold. Here we sought to test whether the sequence space for naturally existing proteins can be explored by simple, sequential degeneration of a complete set of short sequence segments of a model protein, without long-range covariation. Using the Raf ras binding domain as a model of a small protein capable of autonomous folding, we degenerated 72 of 76 positions of the primary structure for the 20 amino acids in segments of four to seven residues defined by secondary structure and selected the folded species for interaction with h-ras by using an in vivo survival-selection assay. The methodology presented allowed for rigorous statistical analysis and comparison of sequence diversity. The ensemble of sequence variants of Raf ras binding domain obtained have recaptured the diversity observed for the ubiquitin-roll topology. A signature sequence for this fold and the implication of this strategy to protein design and structure prediction are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».