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Evaluation of the metal binding properties of the histidine-rich antimicrobial peptides histatin 3 and 5 by electrospray ionization mass spectrometry

2000· article· en· W2044244045 sur OpenAlexaff
Dyanne Brewer, Gilles Lajoie

Notice bibliographique

RevueRapid Communications in Mass Spectrometry · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntimicrobial Peptides and Activities
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryElectrospray ionizationCircular dichroismMass spectrometryMetalPeptideHistidineMetal ions in aqueous solutionElectrosprayIonCrystallographyChromatographyOrganic chemistryBiochemistryEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrospray ionization mass spectrometry (ESI-MS) was used to investigate metal ion interactions with salivary peptides histatin 3 (H3) and histatin 5 (H5). Conformational changes of these peptides in the presence of metal ions were studied using circular dichroism spectroscopy. H3 and H5 formed high affinity complexes with Cu(2+) and Ni(2+) and, to a lesser extent, with Zn(2+). Both peptides show the potential for multiple binding sites for Cu(2+) and Ni(2+) and only a single strong binding site for Zn(2+). The binding of a third Cu(2+) ion to H3 seems to enable the binding of a fourth ion to H3. The binding of a second and third Ni(2+) ion to H5 has a similar effect in enabling the binding of a fourth ion. None of the metal ions examined stabilized a regular secondary structure for either peptide. Subtle changes in overall conformation are seen with the addition of Cu(2+) to both H3 and H5.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,640

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,223 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations61
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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