Increasing the Exchange Time-Scale That Can Be Probed by CPMG Relaxation Dispersion NMR
Notice bibliographique
Résumé
Carr-Purcell-Meiboom-Gill relaxation dispersion NMR spectroscopy has emerged as a valuable tool to characterize conformational exchange between major and minor states in a large variety of biomolecules. The window of exchange that is amenable for study, corresponding to rates on the order of 2000 s(-1) or less, is limiting, however. Here we show that a combined analysis of both amide (15)N and (1)H(N) CPMG profiles and major state exchange induced (15)N chemical shift changes leads to significant increases in the exchange time scale for which accurate exchange parameters and chemical shift differences between the interconverting states can be obtained. The utility of the approach is illustrated with examples involving a pair of protein systems that are in the moderately fast exchange regime. In these cases the analysis of dispersion profiles alone is not sufficient to obtain robust measures of exchange parameters and chemical shift differences. Inclusion of major state exchange induced (15)N chemical shift changes measured in ((15)N-(1)H(N)) HMQC and HSQC data sets in addition to the (15)N and (1)H(N) dispersion profiles in the analysis "breaks" the correlation in parameters, allowing accurate values to be obtained. The approach is straightforward to implement and makes use of HMQC/HSQC data sets that are recorded as a matter of routine to obtain chemical shifts of the excited state. It promises to increase the range of exchanging systems involving low populated, transiently formed excited states that can be studied by relaxation dispersion NMR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».