Diverse modes of galacto-specific carbohydrate recognition by a family 31 glycoside hydrolase from Clostridium perfringens
Notice bibliographique
Résumé
Clostridium perfringens is a commensal member of the human gut microbiome and an opportunistic pathogen whose genome encodes a suite of putative large, multi-modular carbohydrate-active enzymes that appears to play a role in the interaction of the bacterium with mucin-based carbohydrates. Among the most complex of these is an enzyme that contains a presumed catalytic module belonging to glycoside hydrolase family 31 (GH31). This large enzyme, which based on its possession of a GH31 module is a predicted α-glucosidase, contains a variety of non-catalytic ancillary modules, including three CBM32 modules that to date have not been characterized. NMR-based experiments demonstrated a preference of each module for galacto-configured sugars, including the ability of all three CBM32s to recognize the common mucin monosaccharide GalNAc. X-ray crystal structures of the CpGH31 CBM32s, both in apo form and bound to GalNAc, revealed the finely-tuned molecular strategies employed by these sequentially variable CBM32s in coordinating a common ligand. The data highlight that sequence similarities to previously characterized CBMs alone are insufficient for identifying the molecular mechanism of ligand binding by individual CBMs. Furthermore, the overlapping ligand binding profiles of the three CBMs provide a fail-safe mechanism for the recognition of GalNAc among the dense eukaryotic carbohydrate networks of the colonic mucosa. These findings expand our understanding of ligand targeting by large, multi-modular carbohydrate-active enzymes, and offer unique insights into of the expanding ligand-binding preferences and binding site topologies observed in CBM32s.
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 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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».