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Enregistrement W2056641200 · doi:10.1074/jbc.m700301200

Molecular Framework for the Activation of RNA-dependent Protein Kinase

2007· article· en· W2056641200 sur OpenAlexfundno aff
Sean A. McKenna, Darrin A. Lindhout, Insil Kim, Corey W. Liu, Vladimir Gelev, Gerhard Wagner, Joseph D. Puglisi

Notice bibliographique

RevueJournal of Biological Chemistry · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA regulation and disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthFondation pour la Recherche Médicale
Mots-clésProtein kinase RAutophosphorylationRNA silencingRNAKinaseProtein kinase domainLinkerEIF-2 kinaseProtein kinase ACell biologyBiologyBiophysicsChemistryBiochemistryMolecular biologyMitogen-activated protein kinase kinaseCyclin-dependent kinase 2RNA interferenceGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The RNA-dependent protein kinase (PKR) plays an integral role in the antiviral response to cellular infection. PKR contains three distinct domains consisting of two conserved N-terminal double-stranded RNA (dsRNA)-binding domains, a C-terminal Ser-Thr kinase domain, and a central 80-residue linker. Despite rich structural and biochemical data, a detailed mechanistic explanation of PKR activation remains unclear. Here we provide a framework for understanding dsRNA-dependent activation of PKR using nuclear magnetic resonance spectroscopy, dynamic light scattering, gel filtration, and autophosphorylation kinetics. In the latent state, PKR exists as an extended monomer, with an increase in self-affinity upon dsRNA association. Subsequent phosphorylation leads to efficient release of dsRNA followed by a greater increase in self-affinity. Activated PKR displays extensive conformational perturbations within the kinase domain. We propose an updated model for PKR activation in which the communication between RNA binding, central linker, and kinase domains is critical in the propagation of the activation signal and for PKR dimerization.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,215

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations59
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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