Discovery of novel membrane binding structures and functions
Notice bibliographique
Résumé
The function of a protein is determined by its intrinsic activity in the context of its subcellular distribution. Membranes localize proteins within cellular compartments and govern their specific activities. Discovering such membrane-protein interactions is important for understanding biological mechanisms and could uncover novel sites for therapeutic intervention. We present a method for detecting membrane interactive proteins and their exposed residues that insert into lipid bilayers. Although the development process involved analysis of how C1b, C2, ENTH, FYVE, Gla, pleckstrin homology (PH), and PX domains bind membranes, the resulting membrane optimal docking area (MODA) method yields predictions for a given protein of known three-dimensional structures without referring to canonical membrane-targeting modules. This approach was tested on the Arf1 GTPase, ATF2 acetyltransferase, von Willebrand factor A3 domain, and Neisseria gonorrhoeae MsrB protein and further refined with membrane interactive and non-interactive FAPP1 and PKD1 pleckstrin homology domains, respectively. Furthermore we demonstrate how this tool can be used to discover unprecedented membrane binding functions as illustrated by the Bro1 domain of Alix, which was revealed to recognize lysobisphosphatidic acid (LBPA). Validation of novel membrane-protein interactions relies on other techniques such as nuclear magnetic resonance spectroscopy (NMR), which was used here to map the sites of micelle interaction. Together this indicates that genome-wide identification of known and novel membrane interactive proteins and sites is now feasible and provides a new tool for functional annotation of the proteome.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».