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Enregistrement W1892355713 · doi:10.1139/v2012-011

Characterizing the binding of nucleotide ATP on serum albumin by <sup>31</sup>P NMR diffusion

2012· article· en· W1892355713 sur OpenAlexvenueno aff
Zhiyan Song, Hua Zhao, Olarongbe Olubajo, Lewis B. Hall, Chauncey N. Orr, Courtney B. Askew

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNMR spectroscopy and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésChemistryBovine serum albuminDissociation constantAdenosine triphosphateHuman serum albuminNucleotideBinding siteSerum albuminAdenine nucleotideNMR spectra databaseBiochemistryReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The pulsed-field-gradient (PFG) 31 P NMR diffusion spectra were measured under varied sample conditions to characterize the low-affinity binding of adenosine 5′-triphosphate (ATP) on human serum albumin (HSA) or bovine serum albumin (BSA). The NMR diffusion constants of ATP, ATP–HSA, or ATP–BSA were illustrated as function of ATP concentrations. The binding curves of ATP–HSA and ATP–BSA were identical but strikingly different from the ATP curve. Using a “Scatchard plot”, the apparent binding constant (K) and number of ATP binding sites (n) on serum albumin were evaluated as K = 75.25 (mol/L) –1 and n = 10, respectively. At a pH &lt; 5.0 and a pH &gt; 9.0 or a temperature &gt; 45 °C, the diffusion data of ATP–HSA were found to increase remarkably, suggesting that the dissociation of ATP from HSA was largely enhanced, probably because of pH- or heat-induced protein structural change, degradation, or aggregation. In addition, our data indicated that ADP was strongly competitive with ATP for the low-affinity binding to HSA, but heptanone and Cl – were essentially noncompetitive. These results are important for further elucidating the interaction of ATP with serum albumin and its possible effect on related bioprocesses. The method can be well applied to study the binding of other nucleotides/nucleosides on proteins.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,712

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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations3
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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