Kinetics of Myosin Light Chain Kinase Activation of Smooth Muscle Myosin in an<i>in Vitro</i>Model System
Notice bibliographique
Résumé
During activation of smooth muscle contraction, one myosin light chain kinase (MLCK) molecule rapidly phosphorylates many smooth muscle myosin (SMM) molecules, suggesting that muscle activation rates are influenced by the kinetics of MLCK-SMM interactions. To determine the rate-limiting step underlying activation of SMM by MLCK, we measured the kinetics of calcium-calmodulin (Ca²⁺CaM)-MLCK-mediated SMM phosphorylation and the corresponding initiation of SMM-based F-actin motility in an in vitro system with SMM attached to a coverslip surface. Fitting the time course of SMM phosphorylation to a kinetic model gave an initial phosphorylation rate, kp(o), of ~1.17 heads s⁻¹ MLCK⁻¹. Also, we measured the dwell time of single streptavidin-coated quantum dot-labeled MLCK molecules interacting with surface-attached SMM and phosphorylated SMM using total internal reflection fluorescence microscopy. From these data, the dissociation rate constant from phosphorylated SMM was 0.80 s⁻¹, which was similar to the kp(o) mentioned above and with rates measured in solution. This dissociation rate was essentially independent of the phosphorylation state of SMM. From calculations using our measured dissociation rates and Kd values, and estimates of SMM and MLCK concentrations in muscle, we predict that the dissociation of MLCK from phosphorylated SMM is rate-limiting and that the rate of the phosphorylation step is faster than this dissociation rate. Also, association with SMM (11-46 s⁻¹) would be much faster than with pSMM (<0.1-0.2 s⁻¹). This suggests that the probability of MLCK interacting with unphosphorylated versus phosphorylated SMM is 55-460 times greater. This would avoid sequestering MLCK to unproductive interactions with previously phosphorylated SMM, potentially leading to faster rates of phosphorylation in muscle.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».