Degenerate specificity of PDZ domains from RhoA-specific nucleotide exchange factors PDZRhoGEF and LARG.
Notice bibliographique
Résumé
PDZ domains are ubiquitous protein-protein interaction modules which bind short, usually carboxyterminal fragments of receptors, other integral or membrane-associated proteins, and occasionally cytosolic proteins. Their role in organizing multiprotein complexes at the cellular membrane is crucial for many signaling pathways, but the rules defining their binding specificity are still poorly understood and do not readily explain the observed diversity of their known binding partners. Two homologous RhoA-specific, multidomain nucleotide exchange factors PDZRhoGEF and LARG contain PDZ domains which show a particularly broad recognition profile, as suggested by the identification of five diverse biological targets. To investigate the molecular roots of this phenomenon, we constructed a phage display library of random carboxyterminal hexapeptides. Peptide variants corresponding to the sequences identified in library selection were synthesized and their affinities for both PDZ domains were measured and compared with those of peptides derived from sequences of natural partners. Based on the analysis of the binding sequences identified for PDZRhoGEF, we propose a sequence for an 'optimal' binding partner. Our results support the hypothesis that PDZ-peptide interactions may be best understood when one considers the sum of entropic and dynamic effects for each peptide as a whole entity, rather than preferences for specific residues at a given position.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».