Molecular Metamorphosis in Transcriptional Regulation
Notice bibliographique
Résumé
The foundation of all life is the interaction of molecules. Molecular interaction occurs in the tightly packed cytoplasm. In this crowded environment, the molecules need to be able to establish stable interactions with specific interaction partners, and with specific ones only. Selectivity is essential for transcriptional regulation where DNA-binding proteins, more specifically transcription factors, need to reach their respective target DNA, such as an operator sequence, quickly. The transcription factor LacI for example reaches its DNA operator within minutes and establishes a tight interaction to it that will block transcriptions of the genes it regulates. With the other millions of sequences in the bacterial chromosome, it interacts only fleetingly. This is possible because a small part of the protein is disordered during the transient interaction with non-operator DNA. Only with specific DNA will the folding of the disordered region into a rigid helix be favored. When the disordered region folds into a helix, the transcription factor changes its structure and, with it, its function from a weak DNA binder to a strong one. Thinking about molecular structures as dynamic entities that react to their environment and understanding the origins of structural metamorphosis allow us to predict changes in the protein sequence that will affect their behavior in the cellular context. This is demonstrated in this thesis where I study the structural dynamics of LacI with molecular dynamic simulations and use the insights from these simulations to design protein variants with changed binding stability and selectivity.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,007 |
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 ».