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Enregistrement W1976116660 · doi:10.1038/srep02305

Binding of disordered proteins to a protein hub

2013· article· en· W1976116660 sur OpenAlexafffund
Elio A. Cino, Ryan C. Killoran, Mikko Karttunen, Wing‐Yiu Choy

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePhotosynthetic Processes and Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of WaterlooWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of WaterlooCompute Canada
Mots-clésIsothermal titration calorimetryInteractomeAffinitiesBinding affinitiesMolecular dynamicsPlasma protein bindingKEAP1BiophysicsChemistryComputational biologyProtein–protein interactionBinding siteBiochemistryBiologyComputational chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A small number of proteins, called hubs, have high connectivity and are essential for interactome functionality and integrity. Keap1 is a crucial hub in the oxidative stress response and apoptosis. The Kelch domain of Keap1 preferentially binds to disordered regions of its partners, which share similar binding motifs, but have a wide range of binding affinities. Isothermal titration calorimetry (ITC) and multi-microsecond molecular dynamics (MD) simulations were used to determine the factors that govern the affinity of all currently known disordered binding partners to Kelch. Our results show that the affinities to this hub are largely determined by the extent of preformed bound state-like conformation in the free state structures of these disordered targets. Based on our findings, we have designed a high-affinity peptide that can specifically disrupt the Keap1-NRF2 interaction and has the potential for therapeutic applications.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,351

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,216 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations35
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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