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Enregistrement W1937153884 · doi:10.1038/ncomms8569

Force-induced chemical reactions on the metal centre in a single metalloprotein molecule

2015· article· en· W1937153884 sur OpenAlexafffund
Peng Zheng, Guilherme M. Arantes, Martin J. Field, Hongbin Li

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueForce Microscopy Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésMetalloproteinProtonationReactivity (psychology)ChemistryMoleculeAqueous solutionLigand (biochemistry)MetalChemical reactionBioinorganic chemistryNucleophileComputational chemistryChemical modificationCombinatorial chemistryStereochemistryOrganic chemistryPhysical chemistryCatalysisBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metalloproteins play indispensable roles in biology owing to the versatile chemical reactivity of metal centres. However, studying their reactivity in many metalloproteins is challenging, as protein three-dimensional structure encloses labile metal centres, thus limiting their access to reactants and impeding direct measurements. Here we demonstrate the use of single-molecule atomic force microscopy to induce partial unfolding to expose metal centres in metalloproteins to aqueous solution, thus allowing for studying their chemical reactivity in aqueous solution for the first time. As a proof-of-principle, we demonstrate two chemical reactions for the FeS4 centre in rubredoxin: electrophilic protonation and nucleophilic ligand substitution. Our results show that protonation and ligand substitution result in mechanical destabilization of the FeS4 centre. Quantum chemical calculations corroborated experimental results and revealed detailed reaction mechanisms. We anticipate that this novel approach will provide insights into chemical reactivity of metal centres in metalloproteins under biologically more relevant conditions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,277 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations40
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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