Identification of the Mechanism Responsible for the Increased Fibrin Specificity of TNK-Tissue Plasminogen Activator Relative to Tissue Plasminogen Activator
Notice bibliographique
Résumé
TNK-tissue plasminogen activator (TNK-t-PA), a bioengineered variant of tissue-type plasminogen activator (t-PA), has a longer half-life than t-PA because the glycosylation site at amino acid 117 (N117Q, abbreviated N) has been shifted to amino acid 103 (T103N, abbreviated T) and is resistant to inactivation by plasminogen activator inhibitor 1 because of a tetra-alanine substitution in the protease domain (K296A/H297A/R298A/R299A, abbreviated K). TNK-t-PA is more fibrin-specific than t-PA for reasons that are poorly understood. Previously, we demonstrated that the fibrin specificity of t-PA is compromised because t-PA binds to (DD)E, the major degradation product of cross-linked fibrin, with an affinity similar to that for fibrin. To investigate the enhanced fibrin specificity of TNK-t-PA, we compared the kinetics of plasminogen activation for t-PA, TNK-, T-, K-, TK-, and NK-t-PA in the presence of fibrin, (DD)E or fibrinogen. Although the activators have similar catalytic efficiencies in the presence of fibrin, the catalytic efficiency of TNK-t-PA is 15-fold lower than that for t-PA in the presence of (DD)E or fibrinogen. The T and K mutations combine to produce this reduction via distinct mechanisms because T-containing variants have a higher K(M), whereas K-containing variants have a lower k(cat) than t-PA. These results are supported by data indicating that T-containing variants bind (DD)E and fibrinogen with lower affinities than t-PA, whereas the K and N mutations have no effect on binding. Reduced efficiency of plasminogen activation in the presence of (DD)E and fibrinogen but equivalent efficiency in the presence of fibrin explain why TNK-t-PA is more fibrin-specific than t-PA.
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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 | 0,001 |
| 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 ».