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Enregistrement W2605852782 · doi:10.1038/srep46463

Determinants of Thermostability in Serine Hydroxymethyltransferase Identified by Principal Component Analysis

2017· article· en· W2605852782 sur OpenAlexfundno aff
Fei Leng, Lu-Yun Wu, Chang Lu, Xian‐Ming Pan

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Structure and Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Health of the People's Republic of ChinaNational Natural Science Foundation of ChinaInternational Development Research Centre
Mots-clésThermostabilitySerine hydroxymethyltransferaseAmino acidBiologyPrincipal component analysisGeneticsSerineProtein domainAmino acid residuePeptide sequenceBiochemistryComputational biologyMathematicsEnzymeGeneGlycineStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Protein thermostability has received growing attention in recent years. Little is known about the determinants of thermal resistance in individual protein families. However, it is known that the mechanism is family-dependent and not identical for all proteins. We present a multivariate statistical analysis to find the determinants of thermostability in one protein family, the serine hydroxymethyltransferase family. Based on principal component analysis, we identified three amino acid fragments as the potential determinants of thermostability. The correlation coefficients between all the putative fragments and the protein thermostability were significant according to multivariable linear regression. Within the fragments, four critical amino acid positions were identified, and they indicated the contributions of Leu, Val, Lys, Asp, Glu, and Phe to thermostability. Moreover, we analyzed the insertions/deletions of amino acids in the sequence, which showed that thermophilic SHMTs tend to insert or delete residues in the C-terminal domain rather than the N-terminal domain. Our study provided a promising approach to perform a preliminary search for the determinants of thermophilic proteins. It could be extended to other protein families to explore their own strategies for adapting to high temperature.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,266 · 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'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

Citations9
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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