Evidence for S-nitrosothiol-dependent changes in fibrinogen that do not involve transnitrosation or thiolation.
Notice bibliographique
Résumé
S-nitrosoglutathione (GSNO, 50 microM) inhibited the initial rate of thrombin-catalyzed human and bovine fibrinogen polymerization by approximately 50% to 68% respectively. Inhibition was also observed with other structurally varied S-nitrosothiols (RSNOs) including sugar derivatives of S-nitroso-N-acetylpenicillamine (SNAP). The fact that the same concentration of GSNO had no effect on thrombin-dependent hydrolysis of tosylglycylprolylarginine-4-nitroanilide acetate suggested that this inhibition was due to GSNO-induced changes in fibrinogen structure. This result was confirmed by CD spectroscopy where GSNO or S-nitrosohomocysteine increased the alpha-helical content of fibrinogen by approximately 15% and 11%, respectively. S-carboxymethylamido derivatives of glutathione or homocysteine had no effect on the fibrinogen secondary structure. The GSNO-dependent secondary structural effects were reversed on gel filtration chromatography, suggesting that the effects were allosteric. Further evidence for fibrinogen-GSNO interactions was obtained from GSNO-dependent quenching of the intrinsic fibrinogen Trp fluorescence and the perturbation of the GSNO circular dichroic absorbance as a function of [fibrinogen]. The K(d)s of 3 to 10 microM for fibrinogen-GSNO interactions with a stoichiometry of 2:1 (GSNO:fibrinogen) were estimated from isothermal titration calorimetry and fluorescence quenching, respectively. These results suggest that RSNOs induce changes to fibrinogen structure by interacting at specific aromatic rich domains. Three such putative RSNO-binding domains have been identified in the unordered, aromatic residue-rich C-termini of the alpha-chains of fibrinogen.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».