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Enregistrement W2064290370 · doi:10.1063/1.4817215

Unfolded protein ensembles, folding trajectories, and refolding rate prediction

2013· article· en· W2064290370 sur OpenAlexaff
Atanu Das, B. K. Sin, Ali Reza Mohazab, Steven S. Plotkin

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Structure and Dynamics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtein foldingRadius of gyrationConformational ensemblesStatistical physicsFolding (DSP implementation)Unfolded protein responseChemistryScalingMolecular dynamicsPhysicsChemical physicsBiological systemPolymerComputational chemistryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Computer simulations can provide critical information on the unfolded ensemble of proteins under physiological conditions, by explicitly characterizing the geometrical properties of the diverse conformations that are sampled in the unfolded state. A general computational analysis across many proteins has not been implemented however. Here, we develop a method for generating a diverse conformational ensemble, to characterize properties of the unfolded states of intrinsically disordered or intrinsically folded proteins. The method allows unfolded proteins to retain disulfide bonds. We examined physical properties of the unfolded ensembles of several proteins, including chemical shifts, clustering properties, and scaling exponents for the radius of gyration with polymer length. A problem relating simulated and experimental residual dipolar couplings is discussed. We apply our generated ensembles to the problem of folding kinetics, by examining whether the ensembles of some proteins are closer geometrically to their folded structures than others. We find that for a randomly selected dataset of 15 non-homologous 2- and 3-state proteins, quantities such as the average root mean squared deviation between the folded structure and unfolded ensemble correlate with folding rates as strongly as absolute contact order. We introduce a new order parameter that measures the distance travelled per residue, which naturally partitions into a smooth "laminar" and subsequent "turbulent" part of the trajectory. This latter conceptually simple measure with no fitting parameters predicts folding rates in 0 M denaturant with remarkable accuracy (r = -0.95, p = 1 × 10(-7)). The high correlation between folding times and sterically modulated, reconfigurational motion supports the rapid collapse of proteins prior to the transition state as a generic feature in the folding of both two-state and multi-state proteins. This method for generating unfolded ensembles provides a powerful approach to address various questions in protein evolution, misfolding and aggregation, transient structures, and molten globule and disordered protein phases.

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)0,008
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations13
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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