MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2074505824 · doi:10.1021/bi060858m

UV Resonance Raman Investigation of a 3<sub>10</sub>-Helical Peptide Reveals a Rough Energy Landscape

2006· article· en· W2074505824 sur OpenAlexfundno aff
Zeeshan Ahmed, Sanford A. Asher

Notice bibliographique

RevueBiochemistry · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePhotoreceptor and optogenetics research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringAlberta Machine Intelligence Institute
Mots-clésRaman spectroscopyResonance (particle physics)Energy landscapePeptideNuclear magnetic resonanceResonance Raman spectroscopyEnergy (signal processing)Materials scienceChemistryBiophysicsPhysicsAtomic physicsBiochemistryOpticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We used UVRRS at 194 and 204 nm excitation to examine the backbone conformation of a 13-residue polypeptide (gp41(659-671)) that has been shown by NMR to predominantly fold into a 3(10)-helix. Examination of the conformation sensitive AmIII(3) region indicates the peptide has significant populations of beta-turn, PPII, 3(10)-helix, and pi-helix-like conformations but little alpha-helix. We estimate that at 1 degree C on average six of the 12 peptide bonds are in folded conformations (predominantly 3(10)- and pi-helix), while the other six are in unfolded (beta-turn/PPII) conformations. The folded and unfolded populations do not change significantly as the temperature is increased from 1 to 60 degrees C, suggesting a unique energy landscape where the folded and unfolded conformations are essentially degenerate in energy and exhibit identical temperature dependences.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,644

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, 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

Citations14
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiochemistryMême sujetPhotoreceptor and optogenetics researchTravaux en français237 207