The temperature dependence of binding entropy is a selective pressure in protein evolution
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Proteins operate through ligand and solvent interactions governed by thermodynamics, yet the enthalpy-entropy trade-offs that guide their functional evolution remain poorly understood. The LacI/GalR family (LGF) of transcription factors provides a system for examining how these trade-offs evolve over billions of years but has seldom been studied from a full thermodynamic perspective. While the evolution of ligand specificity has been well-studied, the thermodynamic determinants underlying the changes in specificity is not well understood – especially how proteins alter thermodynamic strategies to optimize affinity. By reconstructing LGF ancestors, we reveal a shift from entropy-driven binding in the most distant ancestor, to enthalpy-driven binding in the most recent ancestor and extant LacI. The most distant ancestor is characterized by the ability to bind its ligand in an open and dynamic conformation, and we propose that entropically-driven binding is driven by the presence of entropic reservoirs. This thermodynamic binding trade-off between the most distant and most recent ancestor is in accordance with the concept of ancient life that existed in a hot Earth environment, where higher temperatures enhanced entropically-driven binding. This suggests that molecular binding mechanisms evolved not just for ligand specificity, but to adapt to environmental pressures such as cooling Earth temperatures where enthalpic binding modes are favored.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».