MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2327522222 · doi:10.1021/bi5008673

The Zinc Balance: Competitive Zinc Metalation of Carbonic Anhydrase and Metallothionein 1A

2014· article· en· W2327522222 sur OpenAlexafffund
Tyler B. J. Pinter, Martin J. Stillman

Notice bibliographique

RevueBiochemistry · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueTrace Elements in Health
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésZincCarbonic anhydraseMetallothioneinMetalationChemistryBalance (ability)BiochemistryInorganic chemistryEnzymeStereochemistryBiologyOrganic chemistryNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The small, cysteine-rich metallothionein family of proteins is currently considered to play a critical role in the provision of metals to metalloenzymes. However, there is limited information available on the mechanisms of these fundamentally important interactions. We report on the competitive zinc metalation of apocarbonic anhydrase in the presence of apometallothionein 1A using electrospray-ionization mass spectrometry. These experiments revealed the relative affinities of zinc to all species in solution. The carbonic anhydrase is shown to compete efficiently only against Zn5-7MT. The calculated equilibrium zinc binding constants of each of the 7 zinc metallothionein 1A species ranged from a high of (log(KF)) 12.5 to a low of 11.8. The 8 equilibrium constants connecting the 10 active species in competition for the zinc were modeled by fitting the KF values of the 8 competitive bimolecular reactions to the ESI-mass spectral data. These modeled K values are shown to be experimentally connected to the metalation efficiency of the carbonic anhydrase. The series of 7 metallothionein binding affinities for zinc highlight the buffering role of zinc metallothioneins that permit simultaneously zinc storage and zinc sensing. Finally, the significance of the multiple zinc binding affinities of zinc metallothionein is discussed in relation to zinc homeostasis.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,413

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations60
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiochemistryMême sujetTrace Elements in HealthTravaux en français237 207