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Enregistrement W2075610521 · doi:10.1074/jbc.m609777200

NMR Investigation of Tyr105 Mutants in TEM-1 β-Lactamase

2007· article· en· W2075610521 sur OpenAlexafffund
Nicolas Doucet, Pierre Savard, Joelle N. Pelletier, Stéphane M. Gagné

Notice bibliographique

RevueJournal of Biological Chemistry · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEnzyme Production and Characterization
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesUniversité LavalCA Technologies
Mots-clésMutantChemistryMicrobiologyBiologyBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The existence of coupled residue motions on various time scales in enzymes is now well accepted, and their detailed characterization has become an essential element in understanding the role of dynamics in catalysis. To this day, a handful of enzyme systems has been shown to rely on essential residue motions for catalysis, but the generality of such phenomena remains to be elucidated. Using NMR spectroscopy, we investigated the electronic and dynamic effects of several mutations at position 105 in TEM-1 beta-lactamase, an enzyme responsible for antibiotic resistance. Even in absence of substrate, our results show that the number and magnitude of short and long range effects on (1)H-(15)N chemical shifts are correlated with the catalytic efficiencies of the various Y105X mutants investigated. In addition, (15)N relaxation experiments on mutant Y105D show that several active-site residues of TEM-1 display significantly altered motions on both picosecond-nanosecond and microsecond-millisecond time scales despite many being far away from the site of mutation. The altered motions among various active-site residues in mutant Y105D may account for the observed decrease in catalytic efficiency, therefore suggesting that short and long range residue motions could play an important catalytic role in TEM-1 beta-lactamase. These results support previous observations suggesting that internal motions play a role in promoting protein function.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,001

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,238 · 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'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

Citations33
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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