Substrate and pH-Dependent Kinetic Profile of 3-Mercaptopropionate Dioxygenase from <i>Pseudomonas aeruginosa</i>
Notice bibliographique
Résumé
Thiol dioxygenases catalyze the synthesis of sulfinic acids in a range of organisms from bacteria to mammals. A thiol dioxygenase from the bacterium Pseudomonas aeruginosa oxidizes both 3-mercaptopropionic acid and cysteine, with a ∼70 fold preference for 3-mercaptopropionic acid over all pHs. This substrate reactivity is widened compared to other thiol dioxygenases and was exploited in this investigation of the residues important for activity. A simple model incorporating two protonation events was used to fit profiles of the Michaelis-Menten parameters determined at different pH values for both substrates. The pKs determined using plots of k(cat)/Km differ at low pH, but not in a way easily attributable to protonation of the substrate alone and share a common value at higher pH. Plots of k(cat) versus pH are also quite different at low pH showing the monoprotonated ES complexes with 3-mercaptopropionic acid and cysteine have different pKs. At higher pH, k(cat) decreases sigmoidally with a similar pK regardless of substrate. Loss of reactivity at high pH is attributed to deprotonation of tyrosine 159 and its influence on dioxygen binding. A mechanism is proposed by which deprotonation of tyrosine 159 both blocks oxygen binding and concomitantly promotes cystine formation. Finally, the role of tyrosine 159 was further probed by production of a G95C variant that is able to form a cysteine-tyrosine crosslink homologous to that found in mammalian cysteine dioxygenases. Activity of this variant is severely impaired. Crystallography shows that when un-crosslinked, the cysteine thiol excludes tyrosine 159 from its native position, while kinetic analysis shows that the thioether bond impairs reactivity of the crosslinked form.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,004 | 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 ».