Orthology‐based analysis helps map evolutionary diversification and predict substrate class use of <scp>BAHD</scp> acyltransferases
Notice bibliographique
Résumé
Large enzyme families catalyze metabolic diversification by virtue of their ability to use diverse chemical scaffolds. How enzyme families attain such functional diversity is not clear. Furthermore, duplication and promiscuity in such enzyme families limits their functional prediction, which has produced a burgeoning set of incompletely annotated genes in plant genomes. Here, we address these challenges using BAHD acyltransferases as a model. This fast-evolving family expanded drastically in land plants, increasing from one to five copies in algae to approximately 100 copies in diploid angiosperm genomes. Compilation of >160 published activities helped visualize the chemical space occupied by this family and define eight different classes based on structural similarities between acceptor substrates. Using orthologous groups (OGs) across 52 sequenced plant genomes, we developed a method to predict BAHD acceptor substrate class utilization as well as origins of individual BAHD OGs in plant evolution. This method was validated using six novel and 28 previously characterized enzymes and helped improve putative substrate class predictions for BAHDs in the tomato genome. Our results also revealed that while cuticular wax and lignin biosynthetic activities were more ancient, anthocyanin acylation activity was fixed in BAHDs later near the origin of angiosperms. The OG-based analysis enabled identification of signature motifs in anthocyanin-acylating BAHDs, whose importance was validated via molecular dynamic simulations, site-directed mutagenesis and kinetic assays. Our results not only describe how BAHDs contributed to evolution of multiple chemical phenotypes in the plant world but also propose a biocuration-enabled approach for improved functional annotation of plant enzyme families.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».