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Enregistrement W2979237553 · doi:10.1101/790014

Access to unexplored regions of sequence space in directed enzyme evolution <i>via</i> insertion/deletion mutagenesis

2019· preprint· en· W2979237553 sur OpenAlexaff
Stéphane Emond, Maya Petek, Emily Kay, Brennen Heames, Sean R. A. Devenish, Nobuhiko Tokuriki, Florian Hollfelder

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilEngineering and Physical Sciences Research CouncilDirectorate for Biological SciencesHorizon 2020 Framework ProgrammeUniversity of CambridgeScience and Technology Facilities CouncilDell EMC
Mots-clésMutagenesisGeneticsINDEL MutationBiologySequence spaceIndelDirected evolutionPoint mutationComputational biologyTriad (sociology)MutationGeneMutantGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Insertions and deletions (InDels) are frequently observed in natural protein evolution, yet their potential remains untapped in laboratory evolution. Here we introduce a transposon mutagenesis approach (TRIAD) to generate libraries of random variants with short in-frame InDels, and screen TRIAD libraries to evolve a promiscuous arylesterase activity in a phosphotriesterase. The evolution exhibits features that are distinct from previous point mutagenesis campaigns: while the average activity of TRIAD variants is more deleterious, a larger proportion has successfully adapted for the new activity, exhibiting different functional profiles: ( i ) both strong and weak trade-off in original vs promiscuous activity are observed; ( ii ) trade-off is more severe (10- to 20-fold increased k cat / K M in arylesterase with ∼100-fold decreases in the original phosphotriesterase activity) and ( iii ) improvements show up in k cat rather than K M , suggesting novel adaptive solution. These distinct features make TRIAD an alternative to widely used point mutagenesis, providing access to functional innovations and traversing unexplored fitness landscape regions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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