A mesoscopic model for protein enzymatic dynamics in solution
Notice bibliographique
Résumé
A multi-scale, coarse-grained description of protein conformational dynamics in a solvent is presented. The focus of the paper is on the description of the conformational motions that may accompany enzyme catalysis as the enzyme executes a catalytic cycle, starting with substrate binding and ending with product release and return to the original unbound enzyme. The protein is modeled by a network of beads representing amino acid residues, the solvent is described by multiparticle collision dynamics, and substrate binding and unbinding events are modeled stochastically by conformation-dependent transitions that modify the bonding in the network to correspond to the different binding states of the protein. The solvent dynamics is coupled to that of the protein and hydrodynamic interactions, which are important for the large-scale protein motions, are taken into account. The multi-scale model is used to study the dynamics of the adenylate kinase enzyme in solution. A potential function that describes the different binding and conformational states of the protein and accounts for partial unfolding during the catalytic cycle is constructed as a network built from elastic network and soft potential links. The conformational dynamics of the protein as it undergoes cyclic enzymatic dynamics, as well as its translational diffusion and orientational motion, are investigated using both multiparticle collision dynamics and dynamics that suppresses hydrodynamic coupling. Hydrodynamic interactions are found to have important effects on the large scale conformational motions of the protein and significantly affect the translational diffusion coefficients and orientational correlation times.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».