Mapping of Steroids Binding to 17β-Hydroxysteroid Dehydrogenase Type 1 Using Monte Carlo Energy Minimization Reveals Alternative Binding Modes
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».