Co-translational assembly promotes functional diversification of paralogous proteins
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Homomeric proteins are ubiquitous and mediate myriads of cellular functions. When a gene encoding a homomer duplicates, the resulting paralogs can either form distinct homomers, or evolve into a heteromer containing both paralogs. While such events have extensively shaped proteomes, the molecular mechanisms driving these fates and their associated functional consequences remain largely unknown. Here, we conducted a comprehensive phylogenomic analysis tracing gene duplication histories of 7,377 human paralogs across the eukaryotic lineage and identified their fates using protein interaction data. Simulations and data analyses show that cellular constraints must act as barriers to disfavor heteromerization and promote homomerization. We found that multiple cellular and molecular constraints can serve as barriers, including the lack of co-expression and co-localization. The main barrier, however, is co-translational assembly, which naturally promotes the self-assembly of each paralog from its corresponding mRNA, thus hindering heteromerization. We further established that heteromerization constrains functional divergence, with homomeric paralogs exhibiting stronger signatures of adaptive evolution and functional divergence compared to heteromeric paralogs. Together, these findings identify key biochemical and cellular properties that explain protein function diversification following gene duplication. One Sentence Summary Co-translational assembly drives the selective homo-oligomerization of paralogs, which in turn promotes their functional divergence. Graphical Abstract
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».