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Enregistrement W1532116416 · doi:10.1111/j.1742-4658.2007.06197.x

Characterization of recombinant prolidase from <i>Lactococcus lactis</i>– changes in substrate specificity by metal cations, and allosteric behavior of the peptidase

2007· article· en· W1532116416 sur OpenAlexafffund
Soo In Yang, Takuji Tanaka

Notice bibliographique

RevueFEBS Journal · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeptidase Inhibition and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLactococcus lactisAllosteric regulationSubstrate specificityCharacterization (materials science)ChemistryRecombinant DNASubstrate (aquarium)BiochemistryMetalEnzymeBiologyMaterials scienceNanotechnologyBacteriaGeneticsEcologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Lactococcus lactis NRRL B-1821 prolidase gene was cloned and overexpressed in Escherichia coli. Under suboptimum growth conditions, recombinant soluble and active prolidase was produced; in contrast, inclusion bodies were formed under conditions preferred for cell growth. Recombinant prolidase retained more than half its full activity between 30 and 60 degrees C, and was completely inactivated after 30 min at 70 degrees C. CD analysis confirmed that prolidase was inactivated at 67 degrees C. The enzyme was active under weak alkali to weak acidic conditions, and showed maximum activity at pH 7.0. Although these characteristics are similar to those for other reported prolidases, this prolidase was distinctive for two kinetic characteristics. Firstly, different substrate specificity was observed for its two preferred metal cations, zinc and manganese: Leu-Pro was preferred with zinc, whereas Arg-Pro was preferred with manganese. Secondly, the enzyme showed an allosteric response to changes in substrate concentrations, with Hill constants of 1.53 for Leu-Pro and 1.57 for Arg-Pro. Molecular modeling of this prolidase suggests that these unique characteristics may be attributed to a loop structure near the active site.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,462
Score d'incertitude au seuil0,303

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations19
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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