Sarcolipin regulates sarco(endo)plasmic reticulum Ca <sup>2+</sup> -ATPase (SERCA) by binding to transmembrane helices alone or in association with phospholamban
Notice bibliographique
Résumé
Phospholamban (PLN), a regulator of sarco(endo)plasmic reticulum Ca(2+)-ATPases (SERCAs), interacts with both the cytosolic N domain and transmembrane helices M2, M4, M6, and M9 of SERCA. Amino acids in the transmembrane domain of PLN that are predicted to interact with SERCA1a are conserved in sarcolipin (SLN), a functional PLN homologue. Accordingly, the effects of critical mutations in SERCA1a, PLN, and NF-SLN (SLN tagged N-terminally with a FLAG epitope) on NF-SLN/SERCA1a and PLN/NF-SLN/SERCA1a interactions were compared. Critical mutations in SERCA1a and NF-SLN diminished functional interactions between SERCA1a and NF-SLN, indicating that NF-SLN and PLN interact with some of the same amino acids in SERCA1a. Mutations in PLN or NF-SLN affected the amount of SERCA1a that was coimmunoprecipitated in each complex with antibodies against either PLN or SLN, but not the pattern of coimmunoprecipitation. PLN mutations had more dramatic effects on SERCA1a coimmunoprecipitation than SLN mutations, suggesting that PLN dominates in the primary interaction with SERCA1a. Coimmunoprecipitation also confirmed that PLN and NF-SLN form a heterodimer that interacts with SERCA1a in a regulatory fashion to form a very stable PLN/NF-SLN/SERCA1a complex. Modeling showed that the SLN/SERCA1a complex closely resembles the PLN/SERCA1a complex, but with the luminal end of SLN extending to the loop connecting M1 and M2, where Tyr-29 and Tyr-31 interact with aromatic residues in SERCA1a. Modeling of the PLN/SLN/SERCA1a complex predicts that the regulator binding cavity in the E(2) conformation of SERCA1a can accommodate both SLN and PLN helices, but not two PLN helices.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».