A structural model of latent evolutionary potentials underlying neutral networks in proteins
Notice bibliographique
Résumé
A central question in molecular evolution concerns the nature of phenotypic transitions, in particular, if neutral mutations hamper or somehow facilitate adaptability of proteins to new requirements. Proteins have been found to fluctuate between different structures, with frequencies of structures being proportional to their stability. Therefore, functional promiscuity may correspond to different structures with energies close to the ground state which then represent multiple selectable traits. We here postulate that these near‐ground‐state structures facilitate smooth transitions between phenotypes. Using a biophysical heteropolymer model with exhaustive mappings of sequences onto structures, we demonstrate that this is indeed possible because of a smooth gradient of stability along which any structural phenotype can be optimized and also because of mutational proximity of similar phenotypes in genotype space. Our model provides a biophysical rationalization of the intriguing, and otherwise puzzling experimental observation that adaptation to new requirements, e.g., latent function of a promiscuous enzyme, can proceed while the “old,” phenotypically dominant function is maintained along a series of seemingly neutral mutations (see accompanying article). Thus pleiotropy may facilitate adaptation of latent traits before gene duplications and increase the effective adaptability of proteins.
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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 ».