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Enregistrement W1984830795 · doi:10.1021/ja039587i

Probing Slow Dynamics in High Molecular Weight Proteins by Methyl-TROSY NMR Spectroscopy:  Application to a 723-Residue Enzyme

2004· article· en· W1984830795 sur OpenAlexaff
Dmitry M. Korzhnev, Karin Kloiber, Voula Kanelis, Vitali Tugarinov, Lewis E. Kay

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Chemical Society · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Structure and Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryProtonationDeuteriumHeteronuclear single quantum coherence spectroscopyNuclear magnetic resonance spectroscopyMolecular dynamicsDipoleDispersion (optics)Analytical Chemistry (journal)MillisecondNuclear magnetic resonanceComputational chemistryStereochemistryChromatographyOrganic chemistryAtomic physicsIonPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new CPMG-based multiple quantum relaxation dispersion experiment is presented for measuring millisecond dynamic processes at side-chain methyl positions in high molecular weight proteins. The experiment benefits from a methyl-TROSY effect in which cancellation of intramethyl dipole fields occurs, leading to methyl (13)C-(1)H correlation spectra of high sensitivity and resolution (Tugarinov, V.; Hwang, P. M.; Ollerenshaw, J. E.; Kay, L. E. J. Am. Chem. Soc. 2003, 125, 10420-10428). The utility of the methodology is illustrated with an application to a highly deuterated, methyl-protonated sample of malate synthase G, an 82 kDa enzyme consisting of a single polypeptide chain. A comparison of the sensitivity obtained using the present approach relative to existing HSQC-type (13)C single quantum dispersion experiments shows a gain of a factor of 5.4 on average, significantly increasing the range of applications for this methodology.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0010,001
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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,220 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations248
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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