Probing the Effect of Water−Water Interactions on Enzyme Activity with Salt Gradients: A Case-Study Using Ribonuclease t1
Notice bibliographique
Résumé
Water molecules interact with one another via hydrogen bonds. Experimental and theoretical evidence indicates that these hydrogen bonds occur in two modalities--high- and low-angle hydrogen bonding--and that the addition of various solutes to water affects only the number of water molecules participating in a specific type of hydrogen bond interactions, not the nature of the water-water interactions. In this work, we have investigated the effect of each of these hydrogen bonding types upon the activity of the enzyme ribonuclease t1. This was done through perturbation of the water hydrogen bonding distribution by using various salts. Our results indicate that various salts differ in their ability to reduce the enzymatic activity of ribonuclease t1, and this ability is well correlated with the ability of each salt to promote high-angle hydrogen bonding in water. By applying the two-phase model of liquid water (i.e., liquid water being modeled as an equilibrium existing between two phases, LD and HD water), we demonstrate that our results are compatible with the assumption that increasing the population of high-angle hydrogen bonds among water molecules stabilizes the more compact, less active conformations of the enzyme. This indicates that the structures that proteins adopt in water solution depend upon the nature of interactions between water molecules.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».