MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2032552210 · doi:10.1042/bst20130257

Allosteric linkers in cAMP signalling

2014· review· en· W2032552210 sur OpenAlexafffund
Madoka Akimoto, Kody Moleschi, Stephen Boulton, Bryan VanSchouwen, Rajeevan Selvaratnam, Susan S. Taylor, Giuseppe Melacini

Notice bibliographique

RevueBiochemical Society Transactions · 2014
Typereview
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Drug Discovery Methods
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAllosteric regulationSignallingProtein subunitAllosteric enzymeChemistryLinkerKinaseComputational biologyBiophysicsCell biologyBiologyBiochemistryEnzymeComputer scienceGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Weak interactions mediated by dynamic linkers are key determinants of allosteric regulation in multidomain signalling proteins. However, the mechanisms of linker-dependent control have remained largely elusive. In the present article, we review an allosteric model introduced recently to explain how signalling proteins effectively sense and respond to weak interactions, such as those elicited by flexible linkers flanking globular domains. Central to this model is the idea that near degeneracy within the free energy landscape of conformational selection maximally amplifies the response to weak (~2RT), but conformation-selective interactions. The model was tested as proof of principle using the prototypical regulatory subunit (R) of protein kinase A and led to the unanticipated finding that dynamic linkers control kinase activation and inhibition by tuning the inhibitory pre-equilibrium of a minimally populated intermediate (apo R). A practical implication of the proposed model is a new strategy to design kinase inhibitors with enhanced potency through frustration-relieving mutations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,297 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiochemical Society TransactionsMême sujetComputational Drug Discovery MethodsTravaux en français237 207