Ionic Residues of Human Serum Transferrin Affect Binding to the Transferrin Receptor and Iron Release
Notice bibliographique
Résumé
Efficient delivery of iron is critically dependent on the binding of diferric human serum transferrin (hTF) to its specific receptor (TFR) on the surface of actively dividing cells. Internalization of the complex into an endosome precedes iron removal. The return of hTF to the blood to continue the iron delivery cycle relies on the maintenance of the interaction between apohTF and the TFR after exposure to endosomal pH (≤6.0). Identification of the specific residues accounting for the pH-sensitive nanomolar affinity with which hTF binds to TFR throughout the cycle is important to fully understand the iron delivery process. Alanine substitution of 11 charged hTF residues identified by available structures and modeling studies allowed evaluation of the role of each in (1) binding of hTF to the TFR and (2) TFR-mediated iron release. Six hTF mutants (R50A, R352A, D356A, E357A, E367A, and K511A) competed poorly with biotinylated diferric hTF for binding to TFR. In particular, we show that Asp356 in the C-lobe of hTF is essential to the formation of a stable hTF-TFR complex: mutation of Asp356 in the monoferric C-lobe hTF background prevented the formation of the stoichiometric 2:2 (hTF:TFR monomer) complex. Moreover, mutation of three residues (Asp356, Glu367, and Lys511), whether in the diferric or monoferric C-lobe hTF, significantly affected iron release when in complex with the TFR. Thus, mutagenesis of charged hTF residues has allowed identification of a number of residues that are critical to formation of and release of iron from the hTF-TFR complex.
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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) | 0,002 | 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 ».