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Enregistrement W2171510167 · doi:10.1038/msb.2009.26

An atlas of chaperone–protein interactions in Saccharomyces cerevisiae: implications to protein folding pathways in the cell

2009· article· en· W2171510167 sur OpenAlexafffund
Yunchen Gong, Yoshito Kakihara, Nevan J. Krogan, Jack Greenblatt, Andrew Emili, Zhaolei Zhang, Walid A. Houry

Notice bibliographique

RevueMolecular Systems Biology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHeat shock proteins research
Établissements canadiensCanada Research ChairsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGenome Canada
Mots-clésChaperone (clinical)Co-chaperoneSaccharomyces cerevisiaeBiologyProtein foldingHsp90HSP60Heat shock proteinProtein–protein interactionProtein aggregationProteostasisCell biologyYeastHsp70Computational biologyBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Molecular chaperones are known to be involved in many cellular functions, however, a detailed and comprehensive overview of the interactions between chaperones and their cofactors and substrates is still absent. Systematic analysis of physical TAP-tag based protein-protein interactions of all known 63 chaperones in Saccharomyces cerevisiae has been carried out. These chaperones include seven small heat-shock proteins, three members of the AAA+ family, eight members of the CCT/TRiC complex, six members of the prefoldin/GimC complex, 22 Hsp40s, 1 Hsp60, 14 Hsp70s, and 2 Hsp90s. Our analysis provides a clear distinction between chaperones that are functionally promiscuous and chaperones that are functionally specific. We found that a given protein can interact with up to 25 different chaperones during its lifetime in the cell. The number of interacting chaperones was found to increase with the average number of hydrophobic stretches of length between one and five in a given protein. Importantly, cellular hot spots of chaperone interactions are elucidated. Our data suggest the presence of endogenous multicomponent chaperone modules in the cell.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,297 · 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'étudeObservationnel
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

Citations223
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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