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Enregistrement W2008755605 · doi:10.1007/s12192-010-0182-1

Characterization of plant p23-like proteins for their co-chaperone activities

2010· article· en· W2008755605 sur OpenAlexafffund
Zhongming Zhang, W. Patrick Sullivan, Sara J. Felts, Bishun Deo Prasad, David O. Toft, Priti Krishna

Notice bibliographique

RevueCell Stress and Chaperones · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHeat shock proteins research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institutes of Health
Mots-clésHsp90Chaperone (clinical)ArabidopsisBiologyBiochemistryCell biologyYeastArabidopsis thalianaHeat shock proteinMutantGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The small acidic protein p23 is best described as a co-chaperone of Hsp90, an essential molecular chaperone in eukaryotes. p23 binds to the ATP-bound form of Hsp90 and stabilizes the Hsp90-client protein complex by slowing down ATP turnover. The stabilizing activity of p23 was first characterized in studies of steroid receptor-Hsp90 complexes. Earlier studies of the Hsp90 chaperone complex in plants suggested that a p23-like stabilizing activity was absent in plant cell lysates. Here, we show that p23-like proteins are present in plants and are capable of binding Hsp90, but unlike human p23 and yeast ortholog Sba1, the plant p23-like proteins do not stabilize the steroid receptor-Hsp90 complexes formed in wheat germ lysate. Furthermore, these proteins do not inhibit the ATPase activity of plant Hsp90. While transcripts of Arabidopsis thaliana p23-1 and Atp23-2 were detected under normal growing conditions, those of the closely related Brassica napus p23-1 were present only after moderate heat stress. These observations suggest that p23-like proteins in plants are conserved in their binding to Hsp90 but have evolved mechanisms of action different from their yeast and animal counterparts.

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)0,000
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,451

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations27
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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