Conduction through the Inward Rectifier Potassium Channel, Kir2.1, Is Increased by Negatively Charged Extracellular Residues
Notice bibliographique
Résumé
Ion channel conductance can be influenced by electrostatic effects originating from fixed "surface" charges that are remote from the selectivity filter. To explore whether surface charges contribute to the conductance properties of Kir2.1 channels, unitary conductance was measured in cell-attached recordings of Chinese hamster ovary (CHO) cells transfected with Kir2.1 channels over a range of K+ activities (4.6-293.5 mM) using single-channel measurements as well as nonstationary fluctuation analysis for low K+ activities. K+ ion concentrations were shown to equilibrate across the cell membrane in our studies using the voltage-sensitive dye DiBAC4(5). The dependence of gamma on the K+ activity (a(K)) was fit well by a modified Langmuir binding isotherm, with a nonzero intercept as a(K) approaches 0 mM, suggesting electrostatic surface charge effects. Following the addition of 100 mM N-methyl-D-glucamine (NMG+), a nonpermeant, nonblocking cation or following pretreatment with 50 mM trimethyloxonium (TMO), a carboxylic acid esterifying agent, the gamma-a(K) relationship did not show nonzero intercepts, suggesting the presence of surface charges formed by glutamate or aspartate residues. Consistent with surface charges in Kir2.1 channels, the rates of current decay induced by Ba2+ block were slowed with the addition of NMG or TMO. Using a molecular model of Kir2.1 channels, three candidate negatively charged residues were identified near the extracellular mouth of the pore and mutated to cysteine (E125C, D152C, and E153C). E153C channels, but not E125C or D152C channels, showed hyperbolic gamma-a(K) relationships going through the origin. Moreover, the addition of MTSES to restore the negative charges in E53C channels reestablished wild-type conductance properties. Our results demonstrate that E153 contributes to the conductance properties of Kir2.1 channels by acting as a surface charge.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 ».