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Enregistrement W1997706879 · doi:10.1110/ps.0219802

Characterization of the LDL‐A module mutants of Tva, the subgroup A Rous sarcoma virus receptor, and the implications in protein folding

2002· article· en· W1997706879 sur OpenAlexaboutno aff
Qingyin Wang, Balaji Manicassamy, Xuemei Yu, Klavs Dolmer, Peter G.W. Gettins, Lijun Rong

Notice bibliographique

RevueProtein Science · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Degradation and Inhibitors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesAmerican Heart AssociationNational Institute of General Medical SciencesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésRous sarcoma virusChemistryTryptophanFolding (DSP implementation)LDL receptorMutantProtein foldingReceptorBiochemistryAmino acidLipoproteinCholesterolGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tva is the cellular receptor for subgroup A Rous sarcoma virus (RSV-A), and the viral receptor function is solely determined by a 40-residue motif called the LDL-A module of Tva. In this report, an integral approach of molecular, biochemical, and biophysical techniques was used to examine the role of a well-conserved tryptophan of the LDL-A module of Tva in protein folding and ligand binding. We show that substitution of tryptophan by glycine adversely affected the correct folding of the LDL-A module of Tva, with only a portion giving a calcium-binding conformation. Furthermore, we show that the misfolded LDL-A conformations of Tva could not efficiently bind to its ligand. These results indicate that this conserved tryptophan in the LDL-A module of Tva plays an important role in correct protein folding and ligand recognition. Furthermore, these results suggest that the familial hypercholesterolemia (FH) French Canadian-4 mutation is likely caused by protein misfolding of low-density lipoprotein receptor, thus explaining the defect for this class of FH.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,327

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,211 · 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 tête enseignante, 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

Citations12
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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