Latent Specificity of Molecular Recognition in Sodium Channels Engineered To Discriminate between Two “Indistinguishable” μ-Conotoxins
Notice bibliographique
Résumé
mu-Conotoxins (mu-CTX) are potent oligopeptide blockers of sodium channels. The best characterized forms of mu-CTX, GIIIA and GIIIB, have similar primary and three-dimensional structures and comparable potencies (IC(50) approximately 30 nM) for block of wild-type skeletal muscle Na(+) channels. The two toxins are thus considered to be indistinguishable by their target channels. We have found mutations in the domain II pore region (D762K and E765K) that decrease GIIIB blocking affinity approximately 200-fold, but reduce GIIIA affinity by only approximately 4-fold, compared with wild-type channels. Synthetic mu-CTX GIIIA mutants reveal that the critical residue for differential recognition is at position 14, the site of the only charge difference between the two toxin isoforms. Therefore, engineered Na(+) channels, but not wild-type channels, can discriminate between two highly homologous conotoxins. Latent specificity of toxin-channel interactions, such as that revealed here, is a principle worthy of exploitation in the design and construction of improved biosensors.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».