MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2179075701 · doi:10.3390/act4040267

Role of α and β Transmembrane Domains in Integrin Clustering

2015· article· en· W2179075701 sur OpenAlexaff
Amir Shamloo, Ashkan Golgoon, Ebrahim Ghafar Zadeh

Notice bibliographique

RevueActuators · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid Membrane Structure and Behavior
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntegrinTransmembrane proteinBiophysicsTransmembrane domainSignal transductionCell biologyMolecular dynamicsDimerProtein subunitChemistryComputational biologyBiologyCellMembraneBiochemistryReceptorGeneComputational chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Integrins are transmembrane proteins playing a crucial role in the mechanical signal transduction from the outside to the inside of a cell, and vice versa. Nevertheless, this signal transduction could not be implemented by a single protein. Rather, in order for integrins to be able to participate in signal transduction, they need to be activated and produce clusters first. As integrins consist of α- and β-subunits that are separate in the active state, studying both subunits separately is of a great importance, for, in the active state, the distance between α- and β-subunits is long enough that they do not influence one another significantly. Thus, this study aims to investigate the tendency of transmembrane domains of integrins to form homodimers. We used both Steered and MARTINI Coarse-grained molecular dynamics method to perform our simulations, mainly because of a better resolution and computational feasibility that each of these methods could provide to us. Using the Steered molecular dynamics method for α- and β-subunits, we found that the localized lipid packing prevented them from clustering. Nonetheless, the lipid packing phenomenon was found to be an artifact after investigating this process using a coarse grained (CG) model. Exploiting the coarse-grained molecular dynamics simulations, we found that α- and β-subunits tend to form a stable homo-dimer.

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 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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,273

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueActuatorsMême sujetLipid Membrane Structure and BehaviorTravaux en français237 207