抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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水クマとしても知られているTardigradesは,環境極値に耐える異常な能力を有する顕微鏡的後生動物の門である。準最適生息場所条件によって脅かされたとき,これらの生物は,代謝が減少されて,冬眠と類似して,クリプトバクターと呼ばれる懸濁アニメーション様状態に入る。この状態では,タリジグレードは,アンヒドロバクーシスと呼ばれるクリプトバクターの型で,数年間,効率的に脱水する,増強された極値耐性から利益を得る。最近の研究で,タールジグレードプロテオームはクリプトビジウムの心臓にあることが示されている。基本的には,本質的に無秩序な蛋白質(IDP)と遅延特異的内因性無秩序蛋白質(TDP)は,水不在下で細胞機能を保護するのを助けることが知られている。重要なことに,TDPsは,in vitroでストレスに対してヒト組織を防御することさえ,実験的に他の種の細胞で発現に成功した。しかし,以前の研究は,全体的に,タールジグレードプロテオームにおけるTDPsを戦略的に同定する方法に失敗した。この現在の研究の過度の狙いは,更なる調査のための高い優先性である,遅延性クリプトバクターに関連したIDPs/TDPsのリストを作成することであった。第1に,338の異なる種からの44,836のタールジグレード蛋白質を含む新規データベースを構築し,公的に利用可能なデータを整理し,標準化した。第2に,サポートベクトルマシン(SVM)を作成し,無秩序の二値ベース(即ち,IDP対非IDP)に新しく構築したデータベースエントリを分類した。このモデルの特徴は,障害計量と文献キュレーションから引き出され,171訓練セット蛋白質(約93.6%)の160を正しく分類する。5,415の推定IDP/TDPsのうち,著者らのSVMは,82(30のサブクラス予測と52の以前の研究での実験的検出を有する)を示した。続いて,各蛋白質の役割を,遅延性レジリエンスで果たす役割を考察した。大規模で,この教師つき機械学習分類器は,IDPs/TDPsを同定するための有望な新アプローチであり,生体材料保存,遺伝子工学,宇宙生物学的研究,および究極的には,人類の利益のために,タルディグレードの目立たしいファキュラムを利用するためのドアを開ける。【JST・京大機械翻訳】
