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Enregistrement W4405496751 · doi:10.1016/j.cub.2024.11.022

Tubulin sequence divergence is associated with the use of distinct microtubule regulators

2024· article· en· W4405496751 sur OpenAlexfundno aff
Andrew S. Kennard, Katrina Velle, Ravi Ranjan, Danae Schulz, Lillian K. Fritz‐Laylin

Notice bibliographique

RevueCurrent Biology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrotubule and mitosis dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Molecular and Cellular BiosciencesNational Institutes of HealthNational Science FoundationPew Charitable TrustsRichard and Susan Smith Family FoundationNational Institute of General Medical SciencesCanadian Institute for Advanced ResearchHoward Hughes Medical Institute
Mots-clésBiologyMicrotubuleTubulinDivergence (linguistics)Sequence (biology)Cell biologyEvolutionary biologyGeneticsComputational biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diverse eukaryotic cells assemble microtubule networks that vary in structure and composition. While we understand how cells build microtubule networks with specialized functions, we do not know how microtubule networks diversify across deep evolutionary timescales. This problem has remained unresolved because most organisms use shared pools of tubulins for multiple networks, making it difficult to trace the evolution of any single network. In contrast, the amoeboflagellate Naegleria expresses distinct tubulin genes to build distinct microtubule networks: while Naegleria builds flagella from conserved tubulins during differentiation, it uses divergent tubulins to build its mitotic spindle. This genetic separation makes for an internally controlled system to study independent microtubule networks in a single organismal and genomic context. To explore the evolution of these microtubule networks, we identified conserved microtubule-binding proteins and used transcriptional profiling of mitosis and differentiation to determine which are upregulated during the assembly of each network. Surprisingly, most microtubule-binding proteins are upregulated during only one process, suggesting that Naegleria uses distinct component pools to specialize its microtubule networks. Furthermore, the divergent residues of mitotic tubulins tend to fall within the binding sites of differentiation-specific microtubule regulators, suggesting that interactions between microtubules and their binding proteins constrain tubulin sequence diversification. We therefore propose a model for cytoskeletal evolution in which pools of microtubule network components constrain and guide the diversification of the entire network, so that the evolution of tubulin is inextricably linked to that of its binding partners.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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