Bacterial Flavodoxins Support Nitric Oxide Production by Bacillus subtilis Nitric-oxide Synthase
Notice bibliographique
Résumé
Unlike animal nitric-oxide synthases (NOSs), the bacterial NOS enzymes have no attached flavoprotein domain to reduce their heme and so must rely on unknown bacterial proteins for electrons. We tested the ability of two Bacillus subtilis flavodoxins (YkuN and YkuP) to support catalysis by purified B. subtilis NOS (bsNOS). When an NADPH-utilizing bacterial flavodoxin reductase (FLDR) was added to reduce YkuP or YkuN, both supported NO synthesis from either L-arginine or N-hydroxyarginine and supported a linear nitrite accumulation over a 30-min reaction period. Rates of nitrite production were directly dependent on the ratio of YkuN or YkuP to bsNOS. However, the V/Km value for YkuN (5.2 x 10(5)) was about 20 times greater than that of YkuP (2.6 x 10(4)), indicating YkuN is more efficient in supporting bsNOS catalysis. YkuN that was either photo-reduced or prereduced by FLDR transferred an electron to the bsNOS ferric heme at rates similar to those measured for heme reduction in the animal NOSs. YkuN supported a similar NO synthesis activity by a different bacterial NOS (Deinococcus radiodurans) but not by any of the three mammalian NOS oxygenase domains nor by an insect NOS oxygenase domain. Our results establish YkuN as a kinetically competent redox partner for bsNOS and suggest that FLDR/flavodoxin proteins could function physiologically to support catalysis by bacterial NOSs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».