Computer Modeling of Polyleucine-Based Coiled Coil Dimers in a Realistic Membrane Environment: Insight into Helix−Helix Interactions in Membrane Proteins
Notice bibliographique
Résumé
Simulated annealing was performed to model parallel dimers of alpha-helical transmembrane peptides with the sequence L(11)XL(12), predicting left-handed coiled coil geometry in all cases. Insertion of peptides containing threonine, asparagine, alanine, phenylalanine, and leucine in position 12 into realistic model membranes showed these structures were stable for 20 ns of molecular dynamics simulation time. Threonine could participate in intermolecular hydrogen bonds, but predominantly formed hydrogen bonds to the backbone of the helix it resided on. These hydrogen bonds, although infrequent, appeared to promote closer association of polyleucine helices. Asparagine participated in multiple, rapidly fluctuating intermolecular and intramolecular hydrogen bonds, and may have slightly destabilized optimum van der Waals packing in favor of optimum hydrogen bonding. Coordinated rotations of transmembrane helices about their axes were observed, indicating helices may rotate around one another during the folding of membrane proteins or other processes. These rotations were inhibited by phenylalanine, suggesting a role for bulky residues in modulating membrane protein dynamics.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».