Protonation and Anion Binding Control the Kinetics of Iron Release from Human Transferrin
Notice bibliographique
Résumé
Iron release in vitro from human serum diferric transferrin (hFe(2)Tf) in acidic media (4.2 ≤ pH ≤ 5.4) in the presence of nonsynergistic anions occurs in at least five kinetic steps. Step 1 (most rapid) involves proton assisted release of carbonate from the protein. In subsequent steps, iron release from both the N- and C-terminal lobes is controlled by slow proton transfers and anion binding. In step 2, the N-terminal lobe takes up one proton with kinetic linkage to the binding of one anion. In step 3, iron release from the anion-linked N-terminal lobe is controlled by slow uptake of two protons with rate-constant, k(2N), of 2.6(6) × 10(7), 6.1(6) × 10(7), and 9(1) × 10(7) M(-2) s(-1) in the presence of Cl(-), NO(3)(-), and SO(4)(2-), respectively. In step 4, the C-terminal lobe takes up one proton with kinetic linkage to the binding of one anion. In step 5, iron release from the anion-linked C-terminal lobe is controlled by slow uptake of two protons with rate-constant, k(2C), of 8.4(2) × 10(4), 4.4(6) × 10(5), and 8.1(2) × 10(5) M(-2) s(-1) in the presence of Cl(-), NO(3)(-), and SO(4)(2-), respectively.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».