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Enregistrement W2163161088 · doi:10.1073/pnas.0607748104

Folding and unfolding of a photoswitchable peptide from picoseconds to microseconds

2007· article· en· W2163161088 sur OpenAlexaff
Janne A. Ihalainen, Jens Bredenbeck, Rolf Pfister, Jan Helbing, Lei Chi, Ivo H. M. van Stokkum, G. Andrew Woolley, Peter Hamm

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePhotochromic and Fluorescence Chemistry
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPicosecondKineticsTemperature jumpFolding (DSP implementation)Downhill foldingProtein foldingChemistryMicrosecondCrystallographyChemical physicsPhi value analysisPeptideBiophysicsPhysicsPhysical chemistryLaser

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using time-resolved IR spectroscopy, we monitored the kinetics of folding and unfolding processes of a photoswitchable 16-residue alanine-based alpha-helical peptide on a timescale from few picoseconds to almost 40 micros and over a large temperature range (279-318 K). The folding and unfolding processes were triggered by an ultrafast laser pulse that isomerized the cross linker within a few picoseconds. The main folding and unfolding times (700 ns and 150 ns, respectively, at room temperature) are in line with previous T-jump experiments obtained from similar peptides. However, both processes show complex, strongly temperature-dependent spectral kinetics that deviate clearly from a single-exponential behavior. Whereas in the unfolding experiment the ensemble starts from a well defined folded state, the starting ensemble in the folding experiment is more heterogeneous, which leads to distinctly different kinetics of the experiments, because they are sensitive to different regions of the energy surface. A qualitative agreement with the experimental data-set can be obtained by a model where the unfolded states act as a hub connected to several separated "misfolded" states with a distribution of rates. We conclude that a rather large spread of rates (k(1) : k(n) approximately 9) is needed to explain the experimentally observed stretched exponential response with stretching factor beta = 0.8 at 279 K.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,286

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,262 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations96
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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