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Enregistrement W1971869116 · doi:10.1021/bi047553x

Mapping of Steroids Binding to 17β-Hydroxysteroid Dehydrogenase Type 1 Using Monte Carlo Energy Minimization Reveals Alternative Binding Modes

2005· article· en· W1971869116 sur OpenAlexaff
Jonathan Blanchet, Sheng‐Xiang Lin, Boris S. Zhorov

Notice bibliographique

RevueBiochemistry · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHormonal Regulation and Hypertension
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonte Carlo methodDehydrogenaseEnergy minimizationType (biology)ChemistryComputational chemistryEnzymeBiochemistryMathematicsBiologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Crystallographic studies of ligand-protein complexes reveal most preferable ligand binding modes, but do not show less populated modes that may contribute to measurable biochemical and biophysical characteristics of the complexes. In some cases, a ligand may bind a protein in essentially different modes. An example is 17beta-hydroxysteroid dehydrogenase type 1 (17beta-HSD1), a steroidogenic enzyme that catalyzes reduction of estrone to estradiol in gonadal and peripheral tissues. The enzyme exhibits a high specificity for estrogens which bind with their C17 atom in the proximity of the NADP(H) cofactor. 17Beta-HSD1 can also bind androgens, but in a reverse binding mode, in which the steroid C3 atom is the closest carbon atom to the cofactor. Here we map the interaction energy of estradiol and dihydrotestosterone binding to 17beta-HSD1. Positions and orientations of the steroids in the ligand-binding tunnel were sampled systematically, and at each combination of these generalized coordinates, the energy was Monte Carlo minimized. The computed maps show energy minima corresponding to the X-ray structures and predict alternative binding modes, in particular, an upside-down orientation in which steroidal face alpha is exposed to protein residues that normally interact with face beta. The methodology can be used for mapping ligand-receptor interactions in various systems, for example, in ion channels and G-protein-coupled receptors that bind elongated ligands in confined space between transmembrane helices.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations8
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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