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Enregistrement W2123218964 · doi:10.1002/mas.10044

Protein‐folding kinetics and mechanisms studied by pulse‐labeling and mass spectrometry

2003· review· en· W2123218964 sur OpenAlexaff
Lars Konermann, Douglas A. Simmons

Notice bibliographique

RevueMass Spectrometry Reviews · 2003
Typereview
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryProtein foldingFolding (DSP implementation)Hydrogen–deuterium exchangeMass spectrometryKineticsIsotopic labelingChromatographyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract I. Introduction 2 A. The Protein‐Folding Problem 2 B. Protein‐Folding Mechanisms 3 C. The Role of Folding Intermediates 3 II. Studies on Protein‐Folding Intermediates by Isotopic Pulse‐Labeling 5 A. Continuous Isotopic Labeling 6 B. Isotopic Pulse‐Labeling 7 1. Pulse‐Labeling in Quench‐Flow Experiments 7 2. Pulse Intensity 9 3. Possible Artifacts in Pulse‐Labeling Experiments 9 C. Obligatory Intermediates and Parallel Folding Pathways: Studies by Quench‐Flow Pulsed HDX and ESI‐MS 10 1. Lysozyme 10 2. Interleukin‐1β 10 3. Apo‐Myoglobin 10 D. Analysis of Isotopically Pulse‐Labeled Proteins by Proteolytic Digestion/MS 12 1. Principles 12 2. Cytochrome c 12 E. Pulse‐Labeling with On‐Line ESI‐MS Analysis 13 1. ESI‐MS as a Probe for Conformational Changes and Non‐Covalent Interactions 13 2. Time‐Resolved ESI‐MS 14 3. Time‐Resolved ESI‐MS with On‐Line Isotopic Pulse‐Labeling 14 4. The Mechanism of Myoglobin Reconstitution 14 III. Other Pulse‐Labeling Methods 17 A. Covalent Labeling of Cysteinyl Residues 17 B. Synchrotron X‐Ray Radiolysis Techniques 18 IV. Conclusions and Outlook 18 A. Ultra‐Rapid Folding Triggers 19 B. MALDI‐MS 19 C. Gas‐Phase Fragmentation Methods 19 D. “Quasi‐Instantaneous” Analysis of Pulse‐Labeled Proteins 19 Acknowledgments 19 References 20 The “protein‐folding problem” refers to the question of how and why a denatured polypeptide chain can spontaneously fold into a compact and highly ordered conformation. The classical description of this process in terms of reaction pathways has been complemented by models that describe folding as a biased conformational diffusion on a multidimensional energy landscape. The identification and characterization of short‐lived intermediates provide important insights into the mechanism of folding. Pulsed hydrogen/deuterium exchange (HDX) methods are among the most powerful tools for studying the properties of kinetic intermediates. Analysis of pulse‐labeled proteins by mass spectrometry (MS) provides information that is complementary to that obtained in nuclear magnetic resonance (NMR) studies; NMR data represent an average of entire protein ensembles, whereas MS can detect co‐existing protein species. MS‐based pulse‐labeling experiments can distinguish between folding scenarios that involve parallel pathways, and those where folding is channeled through obligatory intermediates. The proteolytic digestion/MS technique provides spatially resolved information on the HDX pattern of folding intermediates. This method is especially important for proteins that are too large to be studied by NMR. Although traditional pulsed HDX protocols are based on quench‐flow techniques, it is also possible to use electrospray (ESI) MS to analyze the reaction mixture on‐line and “quasi‐instantaneously” after labeling. This approach allows short‐lived protein conformations to be studied by their HDX level, their ESI charge‐state distribution, and their ligand‐binding state. Covalent labeling of free cysteinyl residues provides an alternative approach to pulsed HDX experiments. Another promising development is the use of synchrotron X‐rays to induce oxidation at specific sites within a protein for studying their solvent accessibility during folding. © 2003 Wiley Periodicals, Inc., Mass Spec Rev 22:1–26, 2003; Published online in Wiley InterScience ( www.interscience.wiley.com )

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations163
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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