Differences Between the Raw Material and the Products of<i>de Novo</i>Gene Birth Can Result from Mutational Biases
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Proteins are among the most important constituents of biological systems. Because all protein-coding genes have a noncoding ancestral form, the properties of noncoding sequences and how they shape the birth of novel proteins may influence the structure and function of all proteins. Differences between the properties of young proteins and random expectations from noncoding sequences have previously been interpreted as the result of natural selection. However, interpreting such deviations requires a yet-unattained understanding of the raw material of de novo gene birth and its relation to novel functional proteins. We mathematically show that the average properties and selective filtering of the “junk” polypeptides of which this raw material is composed are not the only factors influencing the properties of novel functional proteins. We find that in some biological scenarios, they also depend on the variance of the properties of junk polypeptides and their correlation with the rate of allelic turnover, which may itself depend on mutational biases. This suggests for instance that any property of polypeptides that accelerates their exploration of the sequence space could be overrepresented in novel functional proteins, even if it has a limited effect on adaptive value. To exemplify the use of our general theoretical results, we build a simple model that predicts the mean length and mean intrinsic disorder of novel functional proteins from the genomic GC content and a single evolutionary parameter. This work provides a theoretical framework that can guide the prediction and interpretation of results when studying the de novo emergence of protein-coding genes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».