Rational Design of Peptide Inhibitors of the Sarcoplasmic Reticulum Calcium Pump
Notice bibliographique
Résumé
The sequence of phospholamban (PLB) is practically invariant among mammalian species. The hydrophobic transmembrane domain has 10 leucine and 8 isoleucine residues. Two roles have been proposed for the leucines; one subset stabilizes PLB oligomers, while a second subset physically interacts with SERCA. On the basis of the sequence of the PLB transmembrane domain, we chemically synthesized a series of peptides and tested their ability to regulate SERCA in reconstituted membranes. In all, eight peptides were studied: a peptide corresponding to the null-cysteine transmembrane domain of PLB (TM-Ala-PLB), two polyleucine peptides (Leu18 and Leu24), polyalanine peptides containing 4, 7, and 12 leucine residues (Leu4, Leu7, and Leu12, respectively), and a polyalanine peptide containing the 9 leucine residues present in the transmembrane domain of PLB with and without the essential Asn34 residue (Asn1Leu9 and Leu9, respectively). With the exception of Leu18, co-reconstitution of the peptides revealed effects on the apparent calcium affinity of SERCA. The TM-Ala-PLB peptide possessed approximately 70% of the inhibitory function of wild-type PLB. The remaining peptides exhibited significant inhibitory activity decreasing in the following order: Leu12, Leu9, Leu24, Leu7, and Leu4. Replacing Asn34 of PLB in the Leu9 peptide resulted in superinhibition of SERCA. On the basis of these observations, we conclude that a partial requirement for SERCA inhibition is met by a simple hydrophobic surface on a transmembrane alpha-helix. In addition, the superinhibition observed for the Asn34-containing peptide suggests that the model peptides mimic the inhibitory properties of PLB. A model is presented in which surface complementarity around key amino acid positions is enhanced in the interaction with SERCA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».