On the Split Personality of Penultimate Proline
Notice bibliographique
Résumé
The influence of the position of the amino acid proline in polypeptide sequences is examined by a combination of ion mobility spectrometry-mass spectrometry (IMS-MS), amino acid substitutions, and molecular modeling. The results suggest that when proline exists as the second residue from the N-terminus (i.e., penultimate proline), two families of conformers are formed. We demonstrate the existence of these families by a study of a series of truncated and mutated peptides derived from the 11-residue peptide Ser(1)-Pro(2)-Glu(3)-Leu(4)-Pro(5)-Ser(6)-Pro(7)-Gln(8)-Ala(9)-Glu(10)-Lys(11). We find that every peptide from this sequence with a penultimate proline residue has multiple conformations. Substitution of Ala for Pro residues indicates that multiple conformers arise from the cis-trans isomerization of Xaa(1)-Pro(2) peptide bonds as Xaa-Ala peptide bonds are unlikely to adopt the cis isomer, and examination of spectra from a library of 58 peptides indicates that ~80% of sequences show this effect. A simple mechanism suggesting that the barrier between the cis- and trans-proline forms is lowered because of low steric impedance is proposed. This observation may have interesting biological implications as well, and we note that a number of biologically active peptides have penultimate proline residues.
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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) | 0,001 | 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 ».