Probing Chemical Shifts of Invisible States of Proteins with Relaxation Dispersion NMR Spectroscopy: How Well Can We Do?
Notice bibliographique
Résumé
Carr-Purcell-Meiboom-Gill relaxation dispersion NMR spectroscopy has evolved into a powerful approach for the study of low populated, invisible conformations of biological molecules. One of the powerful features of the experiment is that chemical shift differences between the exchanging conformers can be obtained, providing structural information about invisible excited states. Through the development of new labeling approaches and NMR experiments it is now possible to measure backbone 13C(alpha) and 13CO relaxation dispersion profiles in proteins without complications from 13C-13C couplings. Such measurements are presented here, along with those that probe exchange using 15N and 1HN nuclei. A key experimental design has been the choice of an exchanging system where excited-state chemical shifts were known from independent measurement. Thus it is possible to evaluate quantitatively the accuracy of chemical shift differences obtained in dispersion experiments and to establish that in general very accurate values can be obtained. The experimental work is supplemented by computations that suggest that similarly accurate shifts can be measured in many cases for systems with exchange rates and populations that fall within the range of those that can be quantified by relaxation dispersion. The accuracy of the extracted chemical shifts opens up the possibility of obtaining quantitative structural information of invisible states of the sort that is now available from chemical shifts recorded on ground states of proteins.
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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 | 0,025 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».