Cysteine-Specific Labeling of Proteins with a Nitroxide Biradical for Dynamic Nuclear Polarization NMR
Notice bibliographique
Résumé
Dynamic nuclear polarization (DNP) enhances the signal in solid-state NMR of proteins by transferring polarization from electronic spins to the nuclear spins of interest. Typically, both the protein and an exogenous source of electronic spins, such as a biradical, are either codissolved or suspended and then frozen in a glycerol/water glassy matrix to achieve a homogeneous distribution. While the use of such a matrix protects the protein upon freezing, it also reduces the available sample volume (by ca. a factor of 4 in our experiments) and causes proportional NMR signal loss. Here we demonstrate an alternative approach that does not rely on dispersing the DNP agent in a glassy matrix. We synthesize a new biradical, ToSMTSL, which is based on the known DNP agent TOTAPOL, but also contains a thiol-specific methanethiosulfonate group to allow for incorporating this biradical into a protein in a site-directed manner. ToSMTSL was characterized by EPR and tested for DNP of a heptahelical transmembrane protein, Anabaena sensory rhodopsin (ASR), by covalent modification of solvent-exposed cysteine residues in two (15)N-labeled ASR mutants. DNP enhancements were measured at 400 MHz/263 GHz NMR/EPR frequencies for a series of samples prepared in deuterated and protonated buffers and with varied biradical/protein ratios. While the maximum DNP enhancement of 15 obtained in these samples is comparable to that observed for an ASR sample cosuspended with ~17 mM TOTAPOL in a glycerol-d8/D2O/H2O matrix, the achievable sensitivity would be 4-fold greater due to the gain in the filling factor. We anticipate that the DNP enhancements could be further improved by optimizing the biradical structure. The use of covalently attached biradicals would broaden the applicability of DNP NMR to structural studies of proteins.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».