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Enregistrement W2468779414 · doi:10.1155/2016/9156735

Analyses of<i> Physcomitrella patens</i> Ankyrin Repeat Proteins by Computational Approach

2016· article· en· W2468779414 sur OpenAlexaff
Niaz Mahmood, Nahid Tamanna

Notice bibliographique

RevueMolecular Biology International · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant nutrient uptake and metabolism
Établissements canadiensUniversity of ManitobaMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhyscomitrella patensAnkyrin repeatSubfamilyAnkyrinPhylogenetic treeBiologyIn silicoComputational biologyEvolutionary biologyFunctional divergenceProtein domainNonsynonymous substitutionGenBankGenomeGeneticsGeneGene family

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ankyrin (ANK) repeat containing proteins are evolutionary conserved and have functions in crucial cellular processes like cell cycle regulation and signal transduction. In this study, through an entirely in silico approach using the first release of the moss genome annotation, we found that at least 54 ANK proteins are present in P. patens. Based on their differential domain composition, the identified ANK proteins were classified into nine subfamilies. Comparative analysis of the different subfamilies of ANK proteins revealed that P. patens contains almost all the known subgroups of ANK proteins found in the other angiosperm species except for the ones having the TPR domain. Phylogenetic analysis using full length protein sequences supported the subfamily classification where the members of the same subfamily almost always clustered together. Synonymous divergence (dS) and nonsynonymous divergence (dN) ratios showed positive selection for the ANK genes of P. patens which probably helped them to attain significant functional diversity during the course of evolution. Taken together, the data provided here can provide useful insights for future functional studies of the proteins from this superfamily as well as comparative studies of ANK proteins.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,158

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,244 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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