Characterization of Nucleobase−Amino Acid Stacking Interactions Utilized by a DNA Repair Enzyme
Notice bibliographique
Résumé
The present work characterizes the gas-phase stacking interactions between four aromatic amino acid residues (histidine, phenylalanine, tyrosine, and tryptophan) and adenine or 3-methyladenine due to the proposed utilization of these interactions by enzymes that repair DNA alkylation damage. The MP2 potential energy surfaces of the stacked dimers are considered as a function of four variables (vertical displacement, angle of rotation, horizontal displacement, and tilt angle) using a variety of basis sets. It is found that the maximum stacking interaction energy decreases with the amino acid according to TRP > TYR approximately HIS > PHE for both nucleobases. However, the magnitude of the stacking interaction significantly increases upon alkylation (by 50-115%). Comparison of the stacking energies calculated using our surface scans to those estimated from experimental crystal structures indicates that the stacking interactions within the active site of 3-methyladenine DNA glycosylase can account for 65-75% of the maximum possible stacking interaction between the relevant molecules. The decrease in stacking in the crystal structure arises due to significant differences in the relative orientations of the nucleobase and amino acid. Nevertheless, alkylation is found to significantly increase the stacking energy when the crystal structure geometries are considered. Our calculations provide computational support for suggestions that alkylation enhances the stacking interactions within the active site of DNA repair enzymes, and they give a measure of the magnitude of this enhancement. Our results suggest that alkylation likely plays a more important role in substrate identification and removal than the nature of the aromatic amino acid that interacts with the substrate via stacking interactions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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 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 ».