MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2063003826 · doi:10.1074/jbc.m504403200

Ligand-assisted Aggregation of Proteins

2005· article· en· W2063003826 sur OpenAlexaff
Jason Ho, Pavel I. Kitov, Eugenia Paszkiewicz, Joanna Sadowska, David R. Bundle, Kenneth Ng

Notice bibliographique

RevueJournal of Biological Chemistry · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueDendrimers and Hyperbranched Polymers
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryLigand (biochemistry)Computational biologyBiophysicsBiologyBiochemistryReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A comprehensive series of solution and crystallographic studies reveal how simple, achiral, bivalent ligands of the cyclic pyruvate of glycerol promote face-to-face complex formation of the pentraxin, serum amyloid P component (SAP) into decamers. SAP, a protein of the human innate immune system, is universally present in amyloids, including cerebral amyloid deposits found in the brain of Alzheimer disease patients. Removal of SAP through a specific aggregation mechanism mediated by multivalent ligands appears to provide therapeutic benefit in the progression of this disease. Crystallographic studies reveal that in our novel series of ligands only the methyl and carboxylate moieties of the pyruvate ketal directly interact with the protein, but the geometric constraints imposed by the tether dictate which of two chair conformations are adopted by the pyruvate dioxane ring. Solution studies, as interpreted through a simple thermodynamic model, account for the distribution of pentameric and decameric bound states at different ligand concentrations and indicate that differences in the flexibility of the tether determine the geometry and stability of the specific aggregates formed between SAP and two different bivalent ligands. The factors affecting the design of ligands promoting face-to-face protein dimerization as well as potential biological implications are 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations35
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Biological ChemistryMême sujetDendrimers and Hyperbranched PolymersTravaux en français237 207