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Enregistrement W2046924261 · doi:10.1021/ja011241p

Structural Characterization of Proteins with an Attached ATCUN Motif by Paramagnetic Relaxation Enhancement NMR Spectroscopy

2001· article· en· W2046924261 sur OpenAlexaff
Logan W. Donaldson, Nikolai R. Skrynnikov, Wing‐Yiu Choy, D.R. Muhandiram, Bibudhendra Sarkar, Julie D. Forman‐Kay

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Chemical Society · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced NMR Techniques and Applications
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenYork UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryNuclear magnetic resonance spectroscopyParamagnetismMotif (music)Characterization (materials science)Nuclear magnetic resonanceElectron paramagnetic resonance spectroscopySpectroscopyStructural motifCrystallographyRelaxation (psychology)Transverse relaxation-optimized spectroscopyFluorine-19 NMRStereochemistryNanotechnologyElectron paramagnetic resonanceBiochemistryCondensed matter physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of a short, three-residue Cu(2+)-binding sequence, the ATCUN motif, is presented as an approach for extracting long-range distance restraints from relaxation enhancement NMR spectroscopy. The ATCUN motif is prepended to the N-termini of proteins and binds Cu(2+) with a very high affinity. Relaxation rates of amide protons in ATCUN-tagged protein in the presence and absence of Cu(2+) can be converted into distance restraints and used for structure refinement by using a new routine, PMAG, that has been written for the structure calculation program CNS. The utility of the approach is demonstrated with an application to ATCUN-tagged ubiquitin. Excellent agreement between measured relaxation rates and those calculated on the basis of the X-ray structure of the protein have been obtained.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,261 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations178
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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