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Enregistrement W2329582709 · doi:10.1021/ja3001419

Studying “Invisible” Excited Protein States in Slow Exchange with a Major State Conformation

2012· article· en· W2329582709 sur OpenAlexafffund
Pramodh Vallurupalli, Guillaume Bouvignies, Lewis E. Kay

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Chemical Society · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueElectron Spin Resonance Studies
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésChemistryExcited statePopulationChemical shiftGround stateSpectroscopyRelaxation (psychology)Chemical physicsDispersion (optics)Molecular physicsAtomic physicsPhysical chemistryOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ever since its initial development, solution NMR spectroscopy has been used as a tool to study conformational exchange. Although many systems are amenable to relaxation dispersion approaches, cases involving highly skewed populations in slow chemical exchange have, in general, remained recalcitrant to study. Here an experiment to detect and characterize "invisible" excited protein states in slow exchange with a visible ground-state conformation (excited-state lifetimes ranging from ∼5 to 50 ms) is presented. This method, which is an adaptation of the chemical exchange saturation transfer (CEST) magnetic resonance imaging experiment, involves irradiating various regions of the spectrum with a weak B(1) field while monitoring the effect on the visible major-state peaks. The variation in major-state peak intensities as a function of frequency offset and B(1) field strength is quantified to obtain the minor-state population, its lifetime, and excited-state chemical shifts and line widths. The methodology was validated with (15)N CEST experiments recorded on an SH3 domain-ligand exchanging system and subsequently used to study the folding transition of the A39G FF domain, where the invisible unfolded state has a lifetime of ∼20 ms. Far more accurate exchange parameters and chemical shifts were obtained than via analysis of Carr-Purcell-Meiboom-Gill relaxation dispersion data.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,248
Écart entre enseignants0,240 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations540
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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