MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4410762792 · doi:10.1016/j.isci.2025.112771

Single-cell imaging of protein dynamics of paralogs reveals sources of gene retention

2025· article· en· W4410762792 sur OpenAlexafffund
Rohan Dandage, Mikhail Papkov, Brittany M. Greco, Vanessa Tolentino Pereira, Dmytro Fishman, Helena Friesen, Kyle Wang, Erin B. Styles, Oren Kraus, Benjamin Grys, Gerardo Zapata, François Lefebvre, Guillaume Bourque, Charles Boone, Brenda J. Andrews, Leopold Parts, Elena Kuzmin

Notice bibliographique

RevueiScience · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueFungal and yeast genetics research
Établissements canadiensMcGill UniversityConcordia UniversityMcGill Genome CentreMcGill University Health CentreGenome CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Human Genome Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchCanada Foundation for InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsWellcome Trust
Mots-clésLive cell imagingDynamics (music)Computational biologyCellBiophysicsChemistryBiologyNanotechnologyGeneticsPhysicsMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gene duplication is common across the Tree of Life and contributes to genomic robustness. In this study, we examined changes in the subcellular localization and abundance of proteins in response to the deletion of their paralogs originating from the whole-genome duplication event, which is a largely unexplored mechanism of functional divergence. We performed a systematic single-cell imaging analysis of protein dynamics and screened subcellular redistribution of proteins. We find that 20% of proteins exhibit redistribution, of which 1/3 relocalized and 1/2 changed in abundance. Paralogs showed dependency, whereby proteins required their paralog to maintain their endogenous abundance or localization, 2-fold more often than compensation. Network feature analysis suggested the importance of functional redundancy and rewiring of protein and genetic interactions underlying redistribution paralog response. Translation of alternate protein isoform emerged as a compensatory mechanism. This study provides insight into paralog retention and evolutionary forces that shape genomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,192

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueiScienceMême sujetFungal and yeast genetics researchTravaux en français237 207