Using hydrogen deuterium exchange mass spectrometry to engineer optimized constructs for crystallization of protein complexes: Case study of PI4KIIIβ with Rab11
Notice bibliographique
Résumé
The ability of proteins to bind and interact with protein partners plays fundamental roles in many cellular contexts. X-ray crystallography has been a powerful approach to understand protein-protein interactions; however, a challenge in the crystallization of proteins and their complexes is the presence of intrinsically disordered regions. In this article, we describe an application of hydrogen deuterium exchange mass spectrometry (HDX-MS) to identify dynamic regions within type III phosphatidylinositol 4 kinase beta (PI4KIIIβ) in complex with the GTPase Rab11. This information was then used to design deletions that allowed for the production of diffraction quality crystals. Importantly, we also used HDX-MS to verify that the new construct was properly folded, consistent with it being catalytically and functionally active. Structures of PI4KIIIβ in an Apo state and bound to the potent inhibitor BQR695 in complex with both GTPγS and GDP loaded Rab11 were determined. This hybrid HDX-MS/crystallographic strategy revealed novel aspects of the PI4KIIIβ-Rab11 complex, as well as the molecular mechanism of potency of a PI4K specific inhibitor (BQR695). This approach is widely applicable to protein-protein complexes, and is an excellent strategy to optimize constructs for high-resolution structural approaches.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».