An engineered tryptophan zipper‐type peptide as a molecular recognition scaffold
Notice bibliographique
Résumé
In an effort to develop a structured peptide scaffold that lacks a disulfide bond and is thus suitable for molecular recognition applications in the reducing environment of the cytosol, we investigated engineered versions of the trpzip class of beta-hairpin peptides. We have previously shown that even most highly folded members of the trpzip class (i.e. the 16mer peptide HP5W4) are substantially destabilized by the introduction of mutations in the turn region and therefore not an ideal peptide scaffold. To address this issue, we used a FRET-based live cell screening system to identify extended trpzip-type peptides with additional stabilizing interactions. One of the most promising of these extended trpzip-type variants is the 24mer xxtz1-peptide with the sequence KAWTHDWTWNPATGKWTWLWRKNK. A phage display library of this peptide with randomization of six residues with side chains directed towards one face of the hairpin was constructed and panned against immobilized streptavidin. We have also explored the use of xxtz1-peptide for the presentation of an unstructured peptide 'loop' inserted into the turn region. Although NMR analysis provided no direct evidence for structure in the xxtz1-peptide with the loop insertion, we did attempt to use this construct as a scaffold for phage display of randomized peptide libraries. Panning of the resulting libraries against streptavidin resulted in the identification of peptide sequences with submicromolar affinities. Interestingly, substitution of key residues in the hairpin-derived portion of the peptide resulted in a 400-fold decrease in K(d), suggesting that the hairpin-derived portion plays an important role in preorganization of the loop region for molecular recognition.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».