Inactivation of Protein Tyrosine Phosphatases by Peracids Correlates with the Hydrocarbon Chain Length
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: Protein tyrosine phosphatases are crucial enzymes controlling numerous physiological and pathophysiological events and can be regulated by oxidation of the catalytic domain cysteine residue. Peracids are highly oxidizing compounds, and thus may induce inactivation of PTPs. The aim of the present study was to evaluate the inhibitory effect of peracids with different length of hydrocarbon chain on the activity of selected PTPs. METHODS: The enzymatic activity of human CD45, PTP1B, LAR, bacterial YopH was assayed under the cell-free conditions, and activity of cellular CD45 in human Jurkat cell lysates. The molecular docking and molecular dynamics were performed to evaluate the peracids binding to the CD45 active site. RESULTS: Here we demonstrate that peracids reduce enzymatic activity of recombinant CD45, PTP1B, LAR, YopH and cellular CD45. Our studies indicate that peracids are more potent inhibitors of CD45 than hydrogen peroxide (with an IC50 value equal to 25 nM for peroctanoic acid and 8 µM for hydrogen peroxide). The experimental data show that the inactivation caused by peracids is dependent on hydrocarbon chain length of peracids with maximum inhibitory effect of medium-chain peracids (C8-C12 acyl chain), which correlates with calculated binding affinities to the CD45 active site. CONCLUSION: Peracids are potent inhibitors of PTPs with the strongest inhibitory effect observed for medium-chain peracids.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».