Locating the Binding Sites of Pb(II) Ion with Human and Bovine Serum Albumins
Notice bibliographique
Résumé
Lead is a potent environmental toxin that has accumulated above its natural level as a result of human activity. Pb cation shows major affinity towards protein complexation and it has been used as modulator of protein-membrane interactions. We located the binding sites of Pb(II) with human serum (HSA) and bovine serum albumins (BSA) at physiological conditions, using constant protein concentration and various Pb contents. FTIR, UV-visible, CD, fluorescence and X-ray photoelectron spectroscopic (XPS) methods were used to analyse Pb binding sites, the binding constant and the effect of metal ion complexation on HSA and BSA stability and conformations. Structural analysis showed that Pb binds strongly to HSA and BSA via hydrophilic contacts with overall binding constants of K(Pb-HSA) = 8.2 (±0.8)×10(4) M(-1) and K(Pb-BSA) = 7.5 (±0.7)×10(4) M(-1). The number of bound Pb cation per protein is 0.7 per HSA and BSA complexes. XPS located the binding sites of Pb cation with protein N and O atoms. Pb complexation alters protein conformation by a major reduction of α-helix from 57% (free HSA) to 48% (metal-complex) and 63% (free BSA) to 52% (metal-complex) inducing a partial protein destabilization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».