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Enregistrement W2018661105 · doi:10.1074/jbc.m110.120824

Protein β-Sheet Nucleation Is Driven by Local Modular Formation

2010· article· en· W2018661105 sur OpenAlexafffund
Brent Wathen, Zongchao Jia

Notice bibliographique

RevueJournal of Biological Chemistry · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Structure and Dynamics
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNucleationCrystallographyFolding (DSP implementation)Topology (electrical circuits)ChemistryChemical physicsMathematicsCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite its central role in the protein folding process, the specific mechanism(s) behind beta-sheet formation has yet to be determined. For example, whether the nucleation of beta-sheets, often containing strands separated in sequence by many residues, is local or not remains hotly debated. Here, we investigate the initial nucleation step of beta-sheet formation by performing an analysis of the smallest beta-sheets in a non-redundant dataset on the grounds that the smallest sheets, having undergone little growth after nucleation, will be enriched for nucleating characteristics. We find that the residue propensities are similar for small and large beta-sheets as are their interstrand pairing preferences, suggesting that nucleation is not primarily driven by specific residues or interacting pairs. Instead, an examination of the structural environments of the two-stranded sheets shows that virtually all of them are contained in single, compact structural modules, or when multiple modules are present, one or both of the chain termini are involved. We, therefore, find that beta-nucleation is a local phenomenon resulting either from sequential or topological proximity. We propose that beta-nucleation is a result of two opposite factors; that is, the relative rigidity of an associated folding module that holds two stretches of coil close together in topology coupled with sufficient chain flexibility that enables the stretches of coil to bring their backbones in close proximity. Our findings lend support to the hydrophobic zipper model of protein folding (Dill, K. A., Fiebig, K. M., and Chan, H. S. (1993) Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 90, 1942-1946). Implications for protein folding are discussed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations14
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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