Investigating the functional and structural effect of non-synonymous single nucleotide polymorphisms in the cytotoxic T-lymphocyte antigen-4 gene: An in-silico study
Notice bibliographique
Résumé
The cytotoxic T-lymphocyte antigen-4 (CTLA4) is essential in controlling T cell activity within the immune system. Thus, uncovering the molecular dynamics of single nucleotide polymorphisms (SNPs) within the CTLA4 gene is critical. We identified the non-synonymous SNPs (nsSNPs), examined their impact on protein stability, and identified the protein sequences associated with them in the human CTLA4 gene. There were 3134 SNPs (rsIDs) in our study. Out of these, 186 missense variants (5.93%), 1491 intron variants (47.57%), and 91 synonymous variants (2.90%), while the remaining SNPs were unspecified. We utilized SIFT, PolyPhen-2, PROVEAN, and SNAP for identifying deleterious nsSNPs, and SNPs&GO, PhD SNP, and PANTHER for verifying risk nsSNPs in the CTLA4 gene. Following SIFT analysis, six nsSNPs were identified as deleterious and reporting second and third nsSNPs as probably damaging and one as benign, respectively. From upstream analysis, rs138279736, rs201778935, rs369567630, and rs376038796 were found to be deleterious, probably damaging, and disease associated. ConSurf predicted conservation scores for four nsSNPs, and Project Hope suggested that all mutations could disrupt protein interactions. Furthermore, mCSM and DynaMut2 analyses indicated a decrease in ΔΔG stability for the mutants. GeneMANIA and STRING networks highlighted correlations with CD86 and CD80 genes. Finally, MD simulation revealed consistent fluctuation in RMSD and RMSF, consequently Rg, hydrogen bonds, and PCA in the mutant proteins compared with wild-type, which might alter the functional and structural stability of CTLA4 protein. The current comprehensive study shows how various nsSNPs in the CTLA4 gene can modify the structural and functional characteristics of the protein, potentially influencing the pathogenesis of diseases in humans. Further, experimental studies are needed to analyze the effect of these nsSNPs on the susceptibility of pathological phenotype populations.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».