Specificity of broad protein interaction surfaces for proteins with multiple binding partners
Notice bibliographique
Résumé
Analysis of protein-protein interaction networks has revealed the presence of proteins with multiple interaction ligand proteins, such as hub proteins. For such proteins, multiple ligands would be predicted as interacting partners when predicting all-to-all protein-protein interactions (PPIs). In this work, to obtain a better understanding of PPI mechanisms, we focused on protein interaction surfaces, which differ between protein pairs. We then performed rigid-body docking to obtain information of interfaces of a set of decoy structures, which include many possible interaction surfaces between a certain protein pair. Then, we investigated the specificity of sets of decoy interactions between true binding partners in each case of alpha-chymotrypsin, actin, and cyclin-dependent kinase 2 as test proteins having multiple true binding partners. To observe differences in interaction surfaces of docking decoys, we introduced broad interaction profiles (BIPs), generated by assembling interaction profiles of decoys for each protein pair. After cluster analysis, the specificity of BIPs of true binding partners was observed for each receptor. We used two types of BIPs: those involved in amino acid sequences (BIP-seqs) and those involved in the compositions of interacting amino acid residue pairs (BIP-AAs). The specificity of a BIP was defined as the number of group members including all true binding partners. We found that BIP-AA cases were more specific than BIP-seq cases. These results indicated that the composition of interacting amino acid residue pairs was sufficient for determining the properties of protein interaction surfaces.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».