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Enregistrement W2113670799 · doi:10.1146/annurev-biochem-060713-035829

Bringing Dynamic Molecular Machines into Focus by Methyl-TROSY NMR

2014· review· en· W2113670799 sur OpenAlexafffund
Rina Rosenzweig, Lewis E. Kay

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Biochemistry · 2014
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Structure and Dynamics
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésFlexibility (engineering)Function (biology)Molecular machineNuclear magnetic resonance spectroscopyRelaxation (psychology)Molecular dynamicsChemistryMacromoleculeNanotechnologyBiological systemComputer scienceComputational chemistryMaterials scienceBiologyBiochemistryStereochemistryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large macromolecular assemblies, so-called molecular machines, are critical to ensuring proper cellular function. Understanding how proper function is achieved at the atomic level is crucial to advancing multiple avenues of biomedical research. Biophysical studies often include X-ray diffraction and cryo-electron microscopy, providing detailed structural descriptions of these machines. However, their inherent flexibility has complicated an understanding of the relation between structure and function. Solution NMR spectroscopy is well suited to the study of such dynamic complexes, and continued developments have increased size boundaries; insights into function have been obtained for complexes with masses as large as 1 MDa. We highlight methyl-TROSY (transverse relaxation optimized spectroscopy) NMR, which enables the study of such large systems, and include examples of applications to several cellular machines. We show how this emerging technique contributes to an understanding of cellular function and the role of molecular plasticity in regulating an array of biochemical activities.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations234
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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