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Enregistrement W2773032522 · doi:10.1016/j.str.2017.11.011

Combined 1H-Detected Solid-State NMR Spectroscopy and Electron Cryotomography to Study Membrane Proteins across Resolutions in Native Environments

2017· article· en· W2773032522 sur OpenAlexfundno aff
Lindsay A. Baker, Tessa Sinnige, Pascale Schellenberger, Jeanine de Keyzer, C. Alistair Siebert, Arnold J. M. Driessen, Marc Baldus, Kay Grünewald

Notice bibliographique

RevueStructure · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced NMR Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilHorizon 2020Canadian Institutes of Health ResearchEuropean CommissionNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekUniversiteit UtrechtWellcome TrustMedical Research CouncilWellcome
Mots-clésNuclear magnetic resonance spectroscopySpectroscopyMembrane proteinSolid-state nuclear magnetic resonanceSolid-stateChemistryCrystallographyMembraneBiophysicsChemical physicsMaterials sciencePhysicsNuclear magnetic resonanceBiologyBiochemistryPhysical chemistryStereochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Membrane proteins remain challenging targets for structural biology, despite much effort, as their native environment is heterogeneous and complex. Most methods rely on detergents to extract membrane proteins from their native environment, but this removal can significantly alter the structure and function of these proteins. Here, we overcome these challenges with a hybrid method to study membrane proteins in their native membranes, combining high-resolution solid-state nuclear magnetic resonance spectroscopy and electron cryotomography using the same sample. Our method allows the structure and function of membrane proteins to be studied in their native environments, across different spatial and temporal resolutions, and the combination is more powerful than each technique individually. We use the method to demonstrate that the bacterial membrane protein YidC adopts a different conformation in native membranes and that substrate binding to YidC in these native membranes differs from purified and reconstituted systems.

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)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,312 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations66
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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