The Roles of Selected Arginine and Lysine Residues of TAFI (Pro-CPU) in Its Activation to TAFIa by the Thrombin-Thrombomodulin Complex
Notice bibliographique
Résumé
Thrombomodulin (TM) increases the catalytic efficiency of thrombin (IIa)-mediated activation of thrombin-activable fibrinolysis inhibitor (TAFI) 1250-fold. Negatively charged residues of the C-loop of TM-EGF-like domain 3 are required for TAFI activation. Molecular models suggested several positively charged residues of TAFI with which the C-loop residues could interact. Seven TAFI mutants were constructed to determine if these residues are required for efficient TAFI activation. TAFI wild-type or mutants were activated in the presence or absence of TM and the kinetic parameters of TAFI activation were determined. When the three consecutive lysine residues in the activation peptide of TAFI were substituted with alanine (K42/43/44A), the catalytic efficiencies for TAFI activation with TM decreased 8-fold. When other positively charged surface residues of TAFI (Lys-133, Lys-211, Lys-212, Arg-220, Lys-240, or Arg-275) were mutated to alanine, the catalytic efficiencies for TAFI activation with TM decreased by 1.7-2.7-fold. All decreases were highly statistically significant. In the absence of TM, catalytic efficiencies ranged from 2.8-fold lower to 1.24-fold higher than wild-type. None of these, except the 2.8-fold lower value, was statistically significant. The average half-life of the TAFIa mutants was 8.1+/-0.6 min, and that of wild type was 8.4+/-0.3 min at 37 degrees C. Our data show that these residues are important in the activation of TAFI by IIa, especially in the presence of TM. Whether the mutated residues promote a TAFI-TM or TAFI-IIa interaction remains to be determined. In addition, these residues do not influence spontaneous inactivation of TAFIa.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».