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Enregistrement W2793688464 · doi:10.1039/c7mo00142h

Systems analysis of the genetic interaction network of yeast molecular chaperones

2018· article· en· W2793688464 sur OpenAlexafffund
Kamran Rizzolo, Ashwani Kumar, Yoshito Kakihara, Sadhna Phanse, Zoran Minić, Jamie Snider, Igor Štagljar, Sandra Zilles, Mohan Babu, Walid A. Houry

Notice bibliographique

RevueMolecular Omics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBioinformatics and Genomic Networks
Établissements canadiensUniversity of ReginaUniversity of TorontoToronto Public Health
Organismes subventionnairesNational Safety Academic FundCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Toronto
Mots-clésYeastComputational biologyBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Molecular chaperones are typically promiscuous interacting proteins that function globally in the cell to maintain protein homeostasis. Recently, we had carried out experiments that elucidated a comprehensive interaction network for the core 67 chaperones and 15 cochaperones in the budding yeast Saccharomyces cerevisiae [Rizzolo et al., Cell Rep., 2017, 20, 2735-2748]. Here, the genetic (i.e. epistatic) interaction network obtained for chaperones was further analyzed, revealing that the global topological parameters of the resulting network have a more central role in mediating interactions in comparison to the rest of the proteins in the cell. Most notably, we observed Hsp10, Hsp70 Ssz1 chaperone, and Hsp90 cochaperone Cdc37 to be the main drivers of the network architecture. Systematic analysis on the physicochemical properties for all chaperone interactors further revealed the presence of preferential domains and folds that are highly interactive with chaperones such as the WD40 repeat domain. Further analysis with established cellular complexes revealed the involvement of R2TP chaperone in quaternary structure formation. Our results thus provide a global overview of the chaperone network properties in yeast, expanding our understanding of their functional diversity and their role in protein homeostasis.

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 enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,468

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations15
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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