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Enregistrement W4409962323 · doi:10.1073/pnas.2427151122

Compatibility of intracellular binding: Evolutionary design principles for metal sensors

2025· article· en· W4409962323 sur OpenAlexaff
Nicolas Lenner, Logan Chariker, Stanislas Leibler

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial Genetics and Biotechnology
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesSimons Foundation
Mots-clésIntracellularCompatibility (geochemistry)CytosolMetalChemistryBiophysicsBiochemistryBiologyMaterials scienceEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the common cellular space, hundreds of binding reactions occur reliably and simultaneously without disruptive mutual interference. The design principles that enable this remarkable compatibility have not yet been adequately elucidated. In order to delineate these principles, we consider the intracellular sensing of transition metals in bacteria-an integral part of cellular metal homeostasis. Protein cytosolic sensors typically interact with metals through three types of lateral chain residues, containing oxygen, nitrogen, or sulfur. The very existence of complete sets of mutually compatible sensors is a nontrivial problem solved by evolution, since each metal sensor has to bind to its cognate metal without being "mismetallated" by noncognate competitors. Here, based solely on theoretical considerations and limited information about binding constants for metal-amino acid interactions, we are able to predict possible "sensor compositions," i.e., the residues forming the binding sites. We find that complete transition-metal sensor sets are severely limited in their number by compatibility requirements, leaving only a handful of possible sensor compositions for each transition metal. Our theoretical results turn out to be broadly consistent with experimental data on known bacterial sensors. If applicable to other cytosolic binding interactions, the results generated by our approach imply that compatibility requirements may play a crucial role in the organization and functioning of intracellular processes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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