Effects of the biological backbone on DNA–protein stacking interactions
Notice bibliographique
Résumé
The pi-pi stacking (face-to-face) interactions between the five natural DNA or RNA nucleobases and the four aromatic amino acids were compared using three different types of dimers: (1) a truncated nucleoside (nucleobase) stacked with a truncated amino acid; (2) a truncated nucleoside (nucleobase) stacked with an extended amino acid; and (3) a nucleoside (extended nucleobase) stacked with a truncated amino acid. Systematic (MP2/6-31G*(0.25)) potential energy surface scans reveal important information about the effects of the deoxyribose sugar and protein backbone on the structure and binding energy between truncated nucleobase and amino acid models that are typically implemented in the literature. Most notably, electrostatic and steric interactions arising from the bulkiness of the biological backbones can change the preferred relative orientations of DNA and protein pi-systems. More importantly, the protein backbone can strengthen the stacking energy (by up to 10 kJ mol(-1)), while the deoxyribose moiety can strengthen or weaken the stacking interaction depending on the positioning of the amino acid relative to the sugar residue. These effects are likely due to additional interactions between the amino acid or nucleobase ring and the backbone in the extended monomer rather than significant changes in the properties of the biological pi-systems upon model extension. Since the present work reveals that all calculated DNA-protein stacking interactions are significant and approach the strength of other noncovalent interactions between biomolecules, both pi-pi and backbone-pi interactions must be considered when attempting to gain a complete picture of DNA-protein binding.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».