Measurement of State-Specific Association Constants in Allosteric Sensors through Molecular Stapling and NMR
Notice bibliographique
Résumé
Allostery is a ubiquitous mechanism to control biological function and arises from the coupling of inhibitory and binding equilibria. The extent of coupling reflects the inactive vs active state selectivity of the allosteric effector. Hence, dissecting allosteric determinants requires quantification of state-specific association constants. However, observed association constants are typically population-averages, reporting on overall affinities but not on allosteric coupling. Here we propose a general method to measure state-specific association constants in allosteric sensors based on three key elements, i.e., state-selective molecular stapling through disulfide bridges, competition binding saturation transfer experiments and chemical shift correlation analyses to gauge state populations. The proposed approach was applied to the prototypical cyclic adenosine monophosphate (cAMP)-dependent protein kinase (PKA-RIα), for which the structures of the inactive and active states are available, as needed to design the state-selective disulfide bridges. Surprisingly, the PKA-RIα state-specific association constants are comparable to those of a structurally homologous domain with ∼10(3)-fold lower cAMP-affinity, suggesting that the affinity difference arises primarily from changes in the position of the dynamic apo inhibitory equilibrium.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».