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Enregistrement W2950874007 · doi:10.1002/prot.25588

Estimating the contribution of folding stability to nonspecific epistasis in protein evolution

2018· article· en· W2950874007 sur OpenAlexafffund
Pouria Dasmeh, Adrian W.R. Serohijos

Notice bibliographique

RevueProteins Structure Function and Bioinformatics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEvolution and Genetic Dynamics
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEpistasisProtein foldingFitness landscapeMolecular evolutionFolding (DSP implementation)Stability (learning theory)Evolutionary biologyBiologySelection (genetic algorithm)Protein evolutionComputational biologyGeneticsComputer scienceGenePhylogeneticsPopulationMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The extent of nonadditive interaction among mutations or epistasis reflects the ruggedness of the fitness landscape, the mapping of genotype to reproductive fitness. In protein evolution, there is strong support for the importance and prevalence of epistasis but the quantitative and relative contribution of various factors to epistasis are poorly known. Here, we determine the contribution of selection for folding stability to epistasis in protein evolution. By combining theoretical estimates of the rates of molecular evolution and the nonlinear mapping between protein folding thermodynamics and fitness, we show that the simple selection for folding stability imposes at least ~30% to ~40% epistasis in long-term protein evolution. Estimating the contribution of governing factors in molecular evolution such as protein folding stability to epistasis will provide a better understanding of epistasis that could improve methods in molecular evolution.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,016
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations20
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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