Structure Determination by NMR: Isotope Labeling
Notice bibliographique
Résumé
Solution NMR spectroscopy is used widely to determine the structure of proteins. The size of the proteins that can be studied has increased dramatically in the past decade as advances in pulse sequences, probe design, and instrumentation has been made. One major contributing factor to these advances has been the ability to utilize 2 H, 13 C, and 15 N isotopically labeled proteins in residue assignment strategies. For modestly sized proteins, the assignments can be accomplished by standard homonuclear 1 H 2D methodology ( 1 ). As the size of the proteins exceeds 10 kDa, the NMR spectra become more crowded with overlapping signals. With 13 C and 15 N labeling, the heteronuclear experiments have allowed the spectra to spread into two, three, or four dimensions, thus increasing the resolution and decreasing the assignment ambiguities ( 2 ). Another problem accompanying increasing protein size is sensitivity loss as a result of line broadening because of the decrease in 13 C and 1 H T 2 relaxation times. The most significant contribution to 13 C T 2 relaxation is the strong dipolar coupling between the 13C- 1 H spin pairs. 1 H T 2 relaxation arises from proton-proton dipolar couplings. Replacement of 1 H by 2 H can increase the T 2 relaxation times significantly. Thus, incorporation of 2 H into large proteins has been widely used to improve the quality of spectra by a reduction in the number of peaks and concomitant narrowing of linewidths ( 3 ). In addition to structural determination, heteronuclear multidimensional NMR has also been widely used to study protein dynamics and interactions of these molecules ( 3 ). These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,007 |
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 ».