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Enregistrement W2162478729 · doi:10.1042/bj20140675

Active transporters as enzymes: an energetic framework applied to major facilitator superfamily and ABC importer systems

2015· review· en· W2162478729 sur OpenAlexafffund
Brian H. Shilton

Notice bibliographique

RevueBiochemical Journal · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDrug Transport and Resistance Mechanisms
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMajor facilitator superfamilyTransporterActive transportBiophysicsChemistryMembrane transport proteinBiochemistryATP-binding cassette transporterTransport proteinMembrane transportSUPERFAMILYMembraneBiologyReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Active membrane transporters are dynamic molecular machines that catalyse transport across a membrane by coupling solute movement to a source of energy such as ATP or a secondary ion gradient. A central question for many active transporters concerns the mechanism by which transport is coupled to a source of energy. The transport process and associated energetic coupling involve conformational changes in the transporter. For efficient transport, the conformational changes must be tightly regulated and they must link energy use to movement of the substrate across the membrane. The present review discusses active transport using the well-established energetic framework for enzyme-mediated catalysis. In particular, membrane transport systems can be viewed as ensembles consisting of low-energy and high-energy conformations. The transport process involves binding interactions that selectively stabilize the higher energy conformations, and in this way promote conformational changes in the system that are coupled to decreases in free energy and substrate translocation. The major facilitator superfamily of secondary active transporters is used to illustrate these ideas, which are then be expanded to primary active transport mediated by ABC (ATP-binding cassette) import systems, with a focus on the well-studied maltose transporter.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,298 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations27
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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