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Enregistrement W2885066448 · doi:10.7554/elife.34085

The Peptidisc, a simple method for stabilizing membrane proteins in detergent-free solution

2018· article· en· W2885066448 sur OpenAlexafffund
Michael Luke Carlson, John William Young, Zhiyu Zhao, Lucien Fabre, Daniel Jun, Jianing Li, Jun Li, Harveer Singh Dhupar, Irvinder Singh Wason, Allan Mills, J. Thomas Beatty, John S. Klassen, Isabelle Rouiller, Franck Duong

Notice bibliographique

RevueeLife · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid Membrane Structure and Behavior
Établissements canadiensUniversity of AlbertaAlberta Glycomics CentreMcGill UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchGenome British Columbia
Mots-clésNanodiscMembrane proteinMembraneChemistryAmphiphileBiophysicsMicelleStructural biologyPeptideIntegral membrane proteinChromatographyAqueous solutionBiochemistryBiologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Membrane proteins are difficult to work with due to their insolubility in aqueous solution and quite often their poor stability in detergent micelles. Here, we present the peptidisc for their facile capture into water-soluble particles. Unlike the nanodisc, which requires scaffold proteins of different lengths and precise amounts of matching lipids, reconstitution of detergent solubilized proteins in peptidisc only requires a short amphipathic bi-helical peptide (NSPr) and no extra lipids. Multiple copies of the peptide wrap around to shield the membrane-exposed part of the target protein. We demonstrate the effectiveness of this ‘one size fits all’ method using five different membrane protein assemblies (MalFGK2, FhuA, SecYEG, OmpF, BRC) during ‘on-column’, ‘in-gel’, and ‘on-bead’ reconstitution embedded within the membrane protein purification protocol. The peptidisc method is rapid and cost-effective, and it may emerge as a universal tool for high-throughput stabilization of membrane proteins to advance modern biological studies.

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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations222
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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