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Enregistrement W2313922219 · doi:10.2174/09298665113209990075

Nanopore Analysis of the Effect of Metal Ions on the Folding of Peptides and Proteins

2014· review· en· W2313922219 sur OpenAlexaff
Jeremy Lee

Notice bibliographique

RevueProtein and Peptide Letters · 2014
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanopore and Nanochannel Transport Studies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryPeptideNanoporeBiophysicsDivalentMetalCrystallographyMetal ions in aqueous solutionProtein structureFolding (DSP implementation)BiochemistryNanotechnologyMaterials scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this minireview, the nanopore analysis of peptides and proteins in the presence of divalent metal ions will be surveyed. In all cases the binding of the metal ions causes the peptide or protein to adopt a more compact conformation which can no longer enter the α-hemolysin pore. In the absence of Zn(II) the 30-amino acid Zn-finger peptide can readily translocate the pore; but upon addition of Zn(II) the peptide folds and only bumping events are observed. Similarly, the octapeptide repeat from the N-terminus of the prion protein binds Cu(II), which prevents it from translocating. The full-length prion protein also undergoes conformational changes upon binding Cu(II), which results in an increase in the proportion of bumping events. Myelin basic protein of 170 residues is intrinsically disordered and, perhaps surprisingly, for a basic protein of this size, can translocate against the electric field based on the observation that the event time increases with increasing voltage. It, too, folds into a more compact conformation upon binding Cu(II) and Zn(II), which prevents translocation. Finally even proteins such as maltose binding protein which does not contain a formal binding site for metal ions undergoes conformational changes in the presence of the metal chelator, EDTA. Thus, contamination of proteins with trace metal ions should be considered when studying proteins and peptides by nanopore analysis.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,515
Score d'incertitude au seuil0,757

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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