Mutation Edgotype Drives Fitness Effect in Human
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Missense mutations are known to perturb protein-protein interaction networks (known as interactome networks) in different ways. However, it remains unknown how different interactome perturbation patterns ("edgotypes") impact organismal fitness. Here, we estimate the fitness effect of missense mutations with different interactome perturbation patterns in human, by calculating the fractions of neutral and deleterious mutations that do not disrupt PPIs ("quasi-wild-type"), or disrupt PPIs either by disrupting the binding interface ("edgetic") or by disrupting overall protein stability ("quasi-null"). We first map pathogenic mutations and common non-pathogenic mutations onto homology-based three-dimensional structural models of proteins and protein-protein interactions in human. Next, we perform structure-based calculations to classify each mutation as either quasi-wild-type, edgetic, or quasi-null. Using our predicted as well as experimentally determined interactome perturbation patterns, we estimate that >∼40% of quasi-wild-type mutations are effectively neutral and the remaining are mostly mildly deleterious, that >∼75% of edgetic mutations are only mildly deleterious, and that up to ∼75% of quasi-null mutations may be strongly detrimental. These estimates are the first such estimates of fitness effect for different network perturbation patterns in any interactome. Our results suggest that while mutations that do not disrupt the interactome tend to be effectively neutral, the majority of human PPIs are under strong purifying selection and the stability of most human proteins is essential to human life.
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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 découle