Oxidative footprinting in the study of structure and function of membrane proteins: current state and perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Membrane proteins, such as receptors, transporters and ion channels, control the vast majority of cellular signalling and metabolite exchange processes and thus are becoming key pharmacological targets. Obtaining structural information by usage of traditional structural biology techniques is limited by the requirements for the protein samples to be highly pure and stable when handled in high concentrations and in non-native buffer systems, which is often difficult to achieve for membrane targets. Hence, there is a growing requirement for the use of hybrid, integrative approaches to study the dynamic and functional aspects of membrane proteins in physiologically relevant conditions. In recent years, significant progress has been made in the field of oxidative labelling techniques and in particular the X-ray radiolytic footprinting in combination with mass spectrometry (MS) (XF-MS), which provide residue-specific information on the solvent accessibility of proteins. In combination with both low- and high-resolution data from other structural biology approaches, it is capable of providing valuable insights into dynamics of membrane proteins, which have been difficult to obtain by other structural techniques, proving a highly complementary technique to address structure and function of membrane targets. XF-MS has demonstrated a unique capability for identification of structural waters and conformational changes in proteins at both a high degree of spatial and a high degree of temporal resolution. Here, we provide a perspective on the place of XF-MS among other structural biology methods and showcase some of the latest developments in its usage for studying water-mediated transmembrane (TM) signalling, ion transport and ligand-induced allosteric conformational changes in membrane proteins.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».