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Enregistrement W2021938401 · doi:10.1073/pnas.1206190109

Energy landscape analysis of native folding of the prion protein yields the diffusion constant, transition path time, and rates

2012· article· en· W2021938401 sur OpenAlexaff
Hao Yu, Amar Nath Gupta, Xia Liu, Krishna Neupane, Angela M. Brigley, Iveta Sosova, Michael T. Woodside

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePrion Diseases and Protein Misfolding
Établissements canadiensNational Institute for NanotechnologyUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnergy landscapeProtein foldingFolding (DSP implementation)Reaction coordinateDownhill foldingFolding funnelChemistryChemical physicsDiffusionKinetic energyStatistical physicsRotation formalisms in three dimensionsTransition stateTransition state theoryReaction rate constantComputational chemistryClassical mechanicsPhysicsThermodynamicsGeometryKineticsPhi value analysisMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Protein folding is described conceptually in terms of diffusion over a configurational free-energy landscape, typically reduced to a one-dimensional profile along a reaction coordinate. In principle, kinetic properties can be predicted directly from the landscape profile using Kramers theory for diffusive barrier crossing, including the folding rates and the transition time for crossing the barrier. Landscape theory has been widely applied to interpret the time scales for protein conformational dynamics, but protein folding rates and transition times have not been calculated directly from experimentally measured free-energy profiles. We characterized the energy landscape for native folding of the prion protein using force spectroscopy, measuring the change in extension of a single protein molecule at high resolution as it unfolded/refolded under tension. Key parameters describing the landscape profile were first recovered from the distributions of unfolding and refolding forces, allowing the diffusion constant for barrier crossing and the transition path time across the barrier to be calculated. The full landscape profile was then reconstructed from force-extension curves, revealing a double-well potential with an extended, partially unfolded transition state. The barrier height and position were consistent with the previous results. Finally, Kramers theory was used to predict the folding rates from the landscape profile, recovering the values observed experimentally both under tension and at zero force in ensemble experiments. These results demonstrate how advances in single-molecule theory and experiment are harnessing the power of landscape formalisms to describe quantitatively the mechanics of folding.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations155
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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