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Enregistrement W1989967308 · doi:10.1139/o01-131

Mechanism of substrate recognition by the chaperonin GroEL

2001· article· en· W1989967308 sur OpenAlexaffvenue
Walid A. Houry

Notice bibliographique

RevueBiochemistry and Cell Biology · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHeat shock proteins research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGroELGroESChaperoninFoldaseProtein foldingChaperone (clinical)BiophysicsBiochemistryBiologyFolding (DSP implementation)ChemistryEscherichia coliCrystallography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The bacterial chaperonin GroEL functions with its cofactor GroES in assisting the folding of a wide range of proteins in an ATP-dependent manner. GroEL-GroES constitute one of the main chaperone systems in the Escherichia coli cytoplasm. The chaperonin facilitates protein folding by enclosing substrate proteins in a cage defined by the GroEL cylinder and the GroES cap where folding can take place in a protected environment. The in vivo role of GroEL has recently been elucidated. GroEL is found to interact with 10-15% of newly synthesized proteins, with a strong preference for proteins in the molecular weight range of 20-60 kDa. A large number of GroEL substrates have been identified and were found to preferentially contain proteins with multiple alphabeta, domains that have alpha-helices and beta-sheets with extensive hydrophobic surfaces. Based on the preferential binding of GroEL to these proteins and structural and biochemical data, a model of substrate recognition by GroEL is proposed. According to this model, binding takes place preferentially between the hydrophobic residues in the apical domains of GroEL and the hydrophobic faces exposed by the beta-sheets or alpha-helices in the alphabeta domains of protein substrates.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations22
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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