Bioinformatical parsing of folding-on-binding proteins reveals their compositional and evolutionary sequence design
Notice bibliographique
Résumé
Intrinsic disorder occurs when (part of) a protein remains unfolded during normal functioning. Intrinsically-disordered regions can contain segments that 'fold on binding' to another molecule. Here, we perform bioinformatical parsing of human 'folding-on-binding' (FB) proteins, into four subsets: Ordered regions, FB regions, Disordered regions that surround FB regions ('Disordered-around-FB'), and Other-Disordered regions. We examined the composition and evolutionary behaviour (across vertebrate orthologs) of these subsets. From a convergence of three separate analyses, we find that for hydrophobicity, Ordered regions segregate from the other subsets, but the Ordered and FB regions group together as highly conserved, and the Disordered-around-FB and Other-Disordered regions as less conserved (with a lesser significant difference between Ordered and FB regions). FB regions are highly-conserved with net positive charge, whereas Disordered-around-FB have net negative charge and are relatively less hydrophobic than FB regions. Indeed, these Disordered-around-FB regions are excessively hydrophilic compared to other disordered regions generally. We describe how our results point towards a possible compositionally-based steering mechanism of folding-on-binding.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».