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Modeling protein density of states: Additive hydrophobic effects are insufficient for calorimetric two-state cooperativity

2000· article· en· W2062743407 sur OpenAlexaff
Hue Sun Chan

Notice bibliographique

RevueProteins Structure Function and Bioinformatics · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Structure and Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCooperativityChemistryStatistical physicsEnthalpyThermodynamicsGlobular proteinProtein foldingHydrogen bondComputational chemistryCrystallographyMoleculePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A well-established experimental criterion for two-state thermodynamic cooperativity in protein folding is that the van't Hoff enthalpy DeltaH(vH) around the transition midpoint is equal, or very nearly so, to the calorimetric enthalpy DeltaH(cal) of the entire transition. This condition is satisfied by many small proteins. We use simple lattice models to provide a statistical mechanical framework to elucidate how this calorimetric two-state picture may be reconciled with the hierarchical multistate scenario emerging from recent hydrogen exchange experiments. We investigate the feasibility of using inverse Laplace transforms to recover the underlying density of states (i.e., enthalpy distribution) from calorimetric data. We find that the constraint imposed by DeltaH(vH)/DeltaH(cal) approximately 1 on densities of states of proteins is often more stringent than other "two-state" criteria proposed in recent theoretical studies. In conjunction with reasonable assumptions, the calorimetric two-state condition implies a narrow distribution of denatured-state enthalpies relative to the overall enthalpy difference between the native and the denatured conformations. This requirement does not always correlate with simple definitions of "sharpness" of a transition and has important ramifications for theoretical modeling. We find that protein models that assume capillarity cooperativity can exhibit overall calorimetric two-state-like behaviors. However, common heteropolymer models based on additive hydrophobic-like interactions, including highly specific two-dimensional Gō models, fail to produce proteinlike DeltaH(vH)/DeltaH(cal) approximately 1. A simple model is constructed to illustrate a proposed scenario in which physically plausible local and nonlocal cooperative terms, which mimic helical cooperativity and environment-dependent hydrogen bonding strength, can lead to thermodynamic behaviors closer to experiment. Our results suggest that proteinlike thermodynamic cooperativity may require a cooperative interplay between local and nonlocal interactions. The prospect of using calorimetric data to constrain Z-scores of knowledge-based potentials is discussed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations133
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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