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Enregistrement W2552299231 · doi:10.1002/pro.3079

Ligand binding specificity of the <i>Escherichia coli</i> periplasmic histidine binding protein, HisJ

2016· article· en· W2552299231 sur OpenAlexafffund
Subrata Paul, Sambuddha Banerjee, Hans J. Vogel

Notice bibliographique

RevueProtein Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiochemical effects in animals
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesAlberta Innovates - Health Solutions
Mots-clésPeriplasmic spaceHistidineEscherichia coliChemistryLigand (biochemistry)Binding siteBiochemistryBacterial proteinPlasma protein bindingBiologyAmino acidGeneReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The HisJ protein from Escherichia coli and related Gram negative bacteria is the periplasmic component of a bacterial ATP-cassette (ABC) transporter system. Together these proteins form a transmembrane complex that can take up L-histidine from the environment and translocate it into the cytosol. We have studied the specificity of HisJ for binding L-His and many related naturally occurring compounds. Our data confirm that L-His is the preferred ligand, but that 1-methyl-L-His and 3-methyl-L-His can also bind, while the dipeptide carnosine binds weakly and D-histidine and the histidine degradation products, histamine, urocanic acid and imidazole do not bind. L-Arg, homo-L-Arg, and post-translationally modified methylated Arg-analogs also bind with reasonable avidity, with the exception of symmetric dimethylated-L-Arg. In contrast, L-Lys and L-Orn have considerably weaker interactions with HisJ and methylated and acetylated Lys variants show relatively poor binding. It was also observed that the carboxylate group of these amino acids and their variants was very important for proper recognition of the ligand. Taken together our results are a key step towards designing HisJ as a specific protein-based reagentless biosensor.

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations27
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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