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Enregistrement W4403882246 · doi:10.1038/s41598-024-77056-8

Positions of cysteine residues reveal local clusters and hidden relationships to Sequons and Transmembrane domains in Human proteins

2024· article· en· W4403882246 sur OpenAlexafffund
Manthan Desai, Bingyun Sun

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA and protein synthesis mechanisms
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTransmembrane proteinCysteineTransmembrane domainComputational biologyBiologyBioinformaticsChemistryAmino acidGeneticsBiochemistryReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Membrane proteins often possess critical structural features, such as transmembrane domains (TMs), N-glycosylation, and disulfide bonds (SS bonds), which are essential to their structure and function. Here, we extend the study of the motifs carrying N-glycosylation, i.e. the sequons, and the Cys residues supporting the SS bonds, to the whole human proteome with a particular focus on the Cys positions in human proteins with respect to those of sequons and TMs. As the least abundant amino acid residue in protein sequences, the positions of Cys residues in proteins are not random but rather selected through evolution. We discovered that the frequency of Cys residues in proteins is length dependent, and the frequency of CC gaps formed between adjacent Cys residues can be used as a classifier to distinguish proteins with special structures and functions, such as keratin-associated proteins (KAPs), extracellular proteins with EGF-like domains, and nuclear proteins with zinc finger C2H2 domains. Most importantly, by comparing the positions of Cys residues to those of sequons and TMs, we discovered that these structural features can form dense clusters in highly repeated and mutually exclusive modalities in protein sequences. The evolutionary advantages of such complementarity among the three structural features are discussed, particularly in light of structural dynamics in proteins that are lacking from computational predictions. The discoveries made here highlight the sequence-structure-function axis in biological organisms that can be utilized in future protein engineering toward synthetic biology.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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