An atlas of chaperone–protein interactions in Saccharomyces cerevisiae: implications to protein folding pathways in the cell
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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.
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 ».