Computational Disorder Analysis in Ethylene Response Factors Uncovers Binding Motifs Critical to Their Diverse Functions
Notice bibliographique
Résumé
APETALA2/ETHYLENE RESPONSE FACTOR transcription factors (AP2/ERFs) play crucial roles in adaptation to stresses such as those caused by pathogens, wounding and cold. Although their name suggests a specific role in ethylene signalling, some ERF members also co-ordinate signals regulated by other key plant stress hormones such as jasmonate, abscisic acid and salicylate. We analysed a set of ERF proteins from three divergent plant species for intrinsically disorder regions containing conserved segments involved in protein-protein interaction known as Molecular Recognition Features (MoRFs). Then we correlated the MoRFs identified with a number of known functional features where these could be identified. Our analyses suggest that MoRFs, with plasticity in their disordered surroundings, are highly functional and may have been shuffled between related protein families driven by selection. A particularly important role may be played by the alpha helical component of the structured DNA binding domain to permit specificity. We also present examples of computationally identified MoRFs that have no known function and provide a valuable conceptual framework to link both disordered and ordered structural features within this family to diverse function.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».