Binding of a Truncated Form of Lecithin:Retinol Acyltransferase and Its N- and C-Terminal Peptides to Lipid Monolayers
Notice bibliographique
Résumé
Lecithin:retinol acyltransferase (LRAT) is a 230 amino acid membrane-associated protein which catalyzes the esterification of all-trans-retinol into all-trans-retinyl ester. A truncated form of LRAT (tLRAT), which contains the residues required for catalysis but which is lacking the N- and C-terminal hydrophobic segments, was produced to study its membrane binding properties. Measurements of the maximum insertion pressure of tLRAT, which is higher than the estimated lateral pressure of membranes, and the positive synergy factor a argue in favor of a strong binding of tLRAT to phospholipid monolayers. Moreover, the binding, secondary structure and orientation of the peptides corresponding to its N- and C-terminal hydrophobic segments of LRAT have been studied by circular dichroism and polarization-modulation infrared reflection absorption spectroscopy in monolayers. The results show that these peptides spontaneously bind to lipid monolayers and adopt an α-helical secondary structure. On the basis of these data, a new membrane topology model of LRAT is proposed where its N- and C-terminal segments allow to anchor this protein to the lipid bilayer.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».