Entabolons: How Metabolites Modify the Biochemical Function of Proteins and Cause the Correlated Behavior of Proteins in Pathways
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Although there are over 100,000 distinct human metabolites, their biological significance is often not fully appreciated. Metabolites can reshape the protein pockets to which they bind by COLIG formation, thereby influencing enzyme kinetics and altering the monomer–multimer equilibrium in protein complexes. Binding a common metabolite to a set of protein monomers or multimers results in metabolic entanglements that couple the conformational states and functions of nonhomologous, nonphysically interacting proteins that bind the same metabolite. These shared metabolites might provide the collective behavior responsible for protein pathway formation. Proteins whose binding and functional behavior is modified by a set of metabolites are termed an “entabolon”─a portmanteau of metabolic entanglement and metabolon. 55%–60% (22%–24%) of pairs of nonenzymatic proteins that likely bind the same metabolite have a p -value that they are in the same pathway, which is <0.05 (0.0005). Interestingly, the most populated pairs of proteins common to multiple pathways bind ancient metabolites. Similarly, we suggest how metabolites can possibly activate, terminate, or preclude transcription and other nucleic acid functions and may facilitate or inhibit the binding of nucleic acids to proteins, thereby influencing transcription and translation processes. Consequently, metabolites likely play a critical role in the organization and function of biological systems.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».