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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».