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Enregistrement W2511239460 · doi:10.1063/1.4960615

Description and control of dissociation channels in gas-phase protein complexes

2016· article· en· W2511239460 sur OpenAlexafffund
Mark Thachuk, Sarah K. Fegan, Nigare Raheem

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanada Foundation for InnovationWestern Canada Research Grid
Mots-clésDissociation (chemistry)MonomerChemistryChemical physicsGas phaseMolecular dynamicsMass spectrometryCrystallographyComputational chemistryPhysical chemistryOrganic chemistryPolymerChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using molecular dynamics simulations of a coarse-grained model of the charged apo-hemoglobin protein complex, this work expands upon our initial report [S. K. Fegan and M. Thachuk, J. Am. Soc. Mass Spectrom. 25, 722–728 (2014)] about control of dissociation channels in the gas phase using specially designed charge tags. Employing a charge hopping algorithm and a range of temperatures, a variety of dissociation channels are found for activated gas-phase protein complexes. At low temperatures, a single monomer unfolds and becomes charge enriched. At higher temperatures, two additional channels open: (i) two monomers unfold and charge enrich and (ii) two monomers compete for unfolding with one eventually dominating and the other reattaching to the complex. At even higher temperatures, other more complex dissociation channels open with three or more monomers competing for unfolding. A model charge tag with five sites is specially designed to either attract or exclude charges. By attaching this tag to the N-terminus of specific monomers, the unfolding of those monomers can be decidedly enhanced or suppressed. In other words, using charge tags to direct the motion of charges in a protein complex provides a mechanism for controlling dissociation. This technique could be used in mass spectrometry experiments to direct forces at specific attachment points in a protein complex, and hence increase the diversity of product channels available for quantitative analysis. In turn, this could provide insight into the function of the protein complex in its native biological environment. From a dynamics perspective, this system provides an interesting example of cooperative behaviour involving motions with differing time scales.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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