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Enregistrement W2049877184 · doi:10.1073/pnas.1312739110

Stochastic detection of Pim protein kinases reveals electrostatically enhanced association of a peptide substrate

2013· article· en· W2049877184 sur OpenAlexfundno aff
Leon Harrington, Stephen Cheley, Leila T. Alexander, Stefan Knapp, Hagan Bayley

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Mechanisms and Therapy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchWellcome TrustGlaxoSmithKlinePfizer
Mots-clésKinasePeptideProteolysisBiophysicsSubstrate (aquarium)ChemistrySH3 domainBiochemistryCell biologyBiologyEnzymeProto-oncogene tyrosine-protein kinase Src

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In stochastic sensing, the association and dissociation of analyte molecules is observed as the modulation of an ionic current flowing through a single engineered protein pore, enabling the label-free determination of rate and equilibrium constants with respect to a specific binding site. We engineered sensors based on the staphylococcal α-hemolysin pore to allow the single-molecule detection and characterization of protein kinase-peptide interactions. We enhanced this approach by using site-specific proteolysis to generate pores bearing a single peptide sensor element attached by an N-terminal peptide bond to the trans mouth of the pore. Kinetics and affinities for the Pim protein kinases (Pim-1, Pim-2, and Pim-3) and cAMP-dependent protein kinase were measured and found to be independent of membrane potential and in good agreement with previously reported data. Kinase binding exhibited a distinct current noise behavior that forms a basis for analyte discrimination. Finally, we observed unusually high association rate constants for the interaction of Pim kinases with their consensus substrate Pimtide (~10(7) to 10(8) M(-1) · s(-1)), the result of electrostatic enhancement, and propose a cellular role for this phenomenon.

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 enseignants0,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations58
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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