Species-specific protein-protein interactions govern the humanization of the 20S proteasome in yeast
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Yeast and humans share thousands of genes despite a billion years of evolutionary divergence. While many human genes can functionally replace their yeast counterparts, nearly half of the tested shared genes cannot. For example, most yeast proteasome subunits are humanizable, except subunits comprising the β-ring core, including β2 (HsPSMB7). We developed a high-throughput pipeline to humanize yeast proteasomes by generating a large library of Hsβ2 mutants and screening them for complementation of yeast β2 (ScPup1). Variants capable of replacing ScPup1 included (1) those impacting local protein-protein interactions (PPIs), with most affecting interactions between the β2 C-terminal tail and the adjacent β3 subunit, and (2) those affecting β2 proteolytic activity. Exchanging the full-length tail of human β2 with that of ScPup1 enabled complementation. Moreover, wild-type human β2 replaced yeast β2 if the adjacent human β3 subunit was also provided. Unexpectedly, yeast proteasomes bearing a catalytically inactive HsPSMB7-T44A variant blocking precursor autoprocessing were viable, suggesting an intact propeptide stabilizes late assembly intermediates. Our data reveal roles for specific PPIs governing functional replaceability across vast evolutionary distances.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».