MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2915872557 · doi:10.3390/biom9020077

Structural and Dynamical Order of a Disordered Protein: Molecular Insights into Conformational Switching of PAGE4 at the Systems Level

2019· article· en· W2915872557 sur OpenAlexaff
Xingcheng Lin, Prakash Kulkarni, Federico Bocci, Nicholas P. Schafer, Susmita Roy, Min‐Yeh Tsai, Yanan He, Yihong Chen, Krithika Rajagopalan, Steven M. Mooney, Yu Zeng, Keith Weninger, Alex Grishaev, José N. Onuchic, Herbert Levine, Peter G. Wolynes, Ravi Salgia, Govindan Rangarajan, Vladimir N. Uversky, John Orban, Mohit Kumar Jolly

Notice bibliographique

RevueBiomolecules · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Structure and Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesDivision of Molecular and Cellular BiosciencesDivision of ChemistryNational Institute of General Medical SciencesCenter for Theoretical Biological PhysicsNational Institute of Standards and TechnologyCancer Prevention and Research Institute of TexasDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, IndiaRice UniversityScience and Engineering Research BoardNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésIntrinsically disordered proteinsMolecular dynamicsStructural plasticityFunction (biology)Order (exchange)Structural changePhysicsComputational biologyBiophysicsBiological systemChemistryBiologyEvolutionary biologyComputational chemistryNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Folded proteins show a high degree of structural order and undergo (fairly constrained) collective motions related to their functions. On the other hand, intrinsically disordered proteins (IDPs), while lacking a well-defined three-dimensional structure, do exhibit some structural and dynamical ordering, but are less constrained in their motions than folded proteins. The larger structural plasticity of IDPs emphasizes the importance of entropically driven motions. Many IDPs undergo function-related disorder-to-order transitions driven by their interaction with specific binding partners. As experimental techniques become more sensitive and become better integrated with computational simulations, we are beginning to see how the modest structural ordering and large amplitude collective motions of IDPs endow them with an ability to mediate multiple interactions with different partners in the cell. To illustrate these points, here, we use Prostate-associated gene 4 (PAGE4), an IDP implicated in prostate cancer (PCa) as an example. We first review our previous efforts using molecular dynamics simulations based on atomistic AWSEM to study the conformational dynamics of PAGE4 and how its motions change in its different physiologically relevant phosphorylated forms. Our simulations quantitatively reproduced experimental observations and revealed how structural and dynamical ordering are encoded in the sequence of PAGE4 and can be modulated by different extents of phosphorylation by the kinases HIPK1 and CLK2. This ordering is reflected in changing populations of certain secondary structural elements as well as in the regularity of its collective motions. These ordered features are directly correlated with the functional interactions of WT-PAGE4, HIPK1-PAGE4 and CLK2-PAGE4 with the AP-1 signaling axis. These interactions give rise to repeated transitions between (high HIPK1-PAGE4, low CLK2-PAGE4) and (low HIPK1-PAGE4, high CLK2-PAGE4) cell phenotypes, which possess differing sensitivities to the standard PCa therapies, such as androgen deprivation therapy (ADT). We argue that, although the structural plasticity of an IDP is important in promoting promiscuous interactions, the modulation of the structural ordering is important for sculpting its interactions so as to rewire with agility biomolecular interaction networks with significant functional consequences.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations25
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiomoleculesMême sujetProtein Structure and DynamicsTravaux en français237 207