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Enregistrement W1967162537 · doi:10.1128/jb.00062-13

S1 and KH Domains of Polynucleotide Phosphorylase Determine the Efficiency of RNA Binding and Autoregulation

2013· article· en· W1967162537 sur OpenAlexafffund
Alexander Guanghua Wong, Kristina L. McBurney, Katharine J. Thompson, Leigh M. Stickney, George A. Mackie

Notice bibliographique

RevueJournal of Bacteriology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiochemical and Molecular Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPolynucleotide phosphorylaseBiologyPhosphorolysisAutoregulationPurine nucleoside phosphorylaseMutantCold-shock domainBiochemistryRNABinding siteEnzymeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To better understand the roles of the KH and S1 domains in RNA binding and polynucleotide phosphorylase (PNPase) autoregulation, we have identified and investigated key residues in these domains. A convenient pnp::lacZ fusion reporter strain was used to assess autoregulation by mutant PNPase proteins lacking the KH and/or S1 domains or containing point mutations in those domains. Mutant enzymes were purified and studied by using in vitro band shift and phosphorolysis assays to gauge binding and enzymatic activity. We show that reductions in substrate affinity accompany impairment of PNPase autoregulation. A remarkably strong correlation was observed between β-galactosidase levels reflecting autoregulation and apparent KD values for the binding of a model RNA substrate. These data show that both the KH and S1 domains of PNPase play critical roles in substrate binding and autoregulation. The findings are discussed in the context of the structure, binding sites, and function of PNPase.

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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,185

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations31
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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