MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2761109948 · doi:10.24870/cjb.2017-a15

Targeted Molecular Dynamics to determine Focal Adhesion Targeting Domain Folding Intermediates

2017· article· en· W2761109948 sur OpenAlexvenueno aff
Pallavi Mohanty, Sonika Bhatnagar

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Biotechnology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCell Adhesion Molecules Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFocal adhesionFolding (DSP implementation)Molecular dynamicsDynamics (music)Domain (mathematical analysis)BiophysicsChemistryComputational biologyNanotechnologyCell biologyBiologyMaterials sciencePhysicsComputational chemistryEngineeringSignal transduction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Focal adhesion kinase (FAT) domain of Focal Adhesion Kinase is a four helical bundle known for conformational plasticity. FAT adopts two distinctly different conformations i.e., close (cFAT) and arm-exchanged (aeFAT) states under native conditions The slow transition from cFAT to aeFAT is likely to proceed through an open intermediate state that allows YENV motif to attain -turn conformation and phosphorylation of Y925 by Src kinases The two end states of FAT are known to interact with Paxillin and are responsible for maintaining steady state in Heart while intermediate conformation interacts with Grb2-SH2 leading to Pathological Cardiac Hypertrophy (PAH) 10ns Targeted Molecular Dynamics (TMD) was done between c-and aeFAT in order to explore the conformational transition and to capture pathologically relevant oFAT. Cluster and dynamic cross correlation analysis (DCCA) of TMD generated trajectory was done and the selected FAT intermediate was docked with Grb2-SH2 using HADDOCK v2.2 docking followed by molecular dynamics. Conservation analysis of FAT-Grb2 binding site was done using CONSURF A Pharmacophore FAT-Grb2 complex was generated using SPARKv1.2 and submitted for Virtual screening using BLAZE v4. Drug likeliness and ADMET properties were calculated using MOLINSPIRATION tool. TMD reveals six clusters and DCCA showed positively and negatively correlated region along the transition pathway. Intermediates with competence for Grb2 interaction were docked with Grb2 and best binding complex was further refined. MMPBSA binding energy calculations revealed the best binding pose where the phosphorylated YENV motif of Human FAT interacted with a charged and hydrophobic pocket of Grb2. The conservation analysis showed that the charged pocket was more conserved in comparison with the hydrophobic pocket, hence providing useful insights on binding and specificity determining residues in Grb2. Virtual screening using the pharmacophore yielded 3829 hits out of ~10 lakh ligand library. Further ADMET refinement and AUTODOCK batch docking identified five high affinity inhibitors for disruption of the oFAT-Grb2 interface. Pharmacological modulation of the FAT-Grb2 interaction will help in the development of selective inhibitors against PAH.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,703

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,265 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of BiotechnologyMême sujetCell Adhesion Molecules ResearchTravaux en français237 207