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Enregistrement W2082068205 · doi:10.1073/pnas.1405011111

Measuring hydrogen exchange rates in invisible protein excited states

2014· article· en· W2082068205 sur OpenAlexafffund
Dong Long, Guillaume Bouvignies

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Structure and Dynamics
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenCanada Research ChairsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésChemistryExcited stateNative stateProtein foldingSolventHydrogenHydrogen bondChemical shiftCrystallographyAmideChemical physicsPhysical chemistryMoleculeAtomic physicsPhysicsOrganic chemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrogen exchange rates have become a valuable probe for studying the relationship between dynamics and structure and for dissecting the mechanism by which proteins fold to their native conformation. Typically measured rates correspond to averages over all protein states from which hydrogen exchange can occur. Here we describe a new NMR experiment based on chemical exchange saturation transfer that provides an avenue for obtaining uncontaminated, per-residue amide hydrogen exchange rates for interconverting native and invisible states so long as they can be separated on the basis of distinct (15)N chemical shifts. The approach is applied to the folding reaction of the Fyn SH3 domain that exchanges between a highly populated, NMR-visible native state and a conformationally excited, NMR-invisible state, corresponding to the unfolded ensemble. Excellent agreement between experimentally derived hydrogen exchange rates of the excited state at a pair of pHs is obtained, taking into account the expected dependence of exchange on pH. Extracted rates for the unfolded ensemble have been used to test hydrogen exchange predictions based on the primary protein sequence that are used in many analyses of solvent exchange rates, with a Pearson correlation coefficient of 0.84 obtained.

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)0,002
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations49
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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