Gain- and loss-of-function alleles within signaling pathways lead to phenotypic diversity among individuals
Notice bibliographique
Résumé
) and found variation in the activity of MAPK signaling pathways as a contributing mechanism. To uncover the genetic basis of this mechanism, we identified 1957 SNPs in 62 candidate genes encoding signaling proteins from a MAPK signaling module within a large collection of yeast (>1500 individuals). Follow-up testing identified functionally relevant variants in key signaling proteins. Loss-of-function (LOF) alleles in a PAK kinase impacted protein stability and pathway specificity decreasing filamentous growth and mating phenotypes. In contrast, gain-of-function (GOF) alleles in G-proteins that were hyperactivating induced filamentous growth. Similar amino acid substitutions in G-proteins were identified in metazoans that in some cases were fixed in multicellular lineages including humans, suggesting hyperactivating GOF alleles may play roles in generating phenotypic diversity across eukaryotes. A mucin signaler that regulates MAPK activity was also found to contain a prevalance of presumed GOF alleles amoung individuals based on changes in mucin repeat numbers. Thus, genetic variation in signaling pathways may act as a reservoir for generating phenotypic diversity across eukaryotes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».