Analysis of eIF4E-family members in fungi contributes to their classification in eukaryotes
Notice bibliographique
Résumé
The kingdom of fungi contains highly diverse species. However, fundamental processes sustaining life such as RNA metabolism are much less comparatively studied in Fungi than in other kingdoms. A key factor in the regulation of mRNA expression is the cap-binding protein eIF4E, which plays roles in mRNA nuclear export, storage, and translation. The advent of massive genomics has unveiled a constellation of eIF4E-family members across eukaryotes. However, how this protein diverged into fungal species remains largely unexplored. Here, we studied the genome of 538 species from six evolutionarily distant phyla and retrieved 1462 eIF4E cognates. The analyzed species contained 1 to 7 paralogs. We sorted all cognates in six phylogenetically coherent clades, that we termed Class I to VII (mammalian Class III was absent in Fungi). Proteins from Classes IV to VII did not match the current eIF4Es classification that is based on variations in the residues equivalent to W43 and W56 of the human protein. eIF4Es from other eukaryotes do not fit into this classification either. Thus, we have updated the eIF4E categorization based on cladistics and the presence of cap-binding amino acids to better fit eIF4E's diversity across eukaryotes. Finally, we predicted the structure of the global protein and the cap-binding pocket and experimentally tested the ability to rescue the lack of endogenous eIF4E in Saccharomyces cerevisiae of representative members of each of the six classes of fungal eIF4E.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».