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Enregistrement W2921184491 · doi:10.1371/journal.pcbi.1006845

Predicting the mechanism and rate of H-NS binding to AT-rich DNA

2019· article· en· W2921184491 sur OpenAlexafffund
Enrico Riccardi, Eva C. van Mastbergen, William Wiley Navarre, Jocelyne Vreede

Notice bibliographique

RevuePLoS Computational Biology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDNA and Nucleic Acid Chemistry
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoHolland Research School of Molecular ChemistryNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekGovernment of OntarioCompute Canada
Mots-clésDNANucleoidBiophysicsBinding siteHMG-boxBiologyDNA binding siteChemistryCrystallographyBiochemistryDNA-binding proteinEscherichia coliTranscription factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bacteria contain several nucleoid-associated proteins that organize their genomic DNA into the nucleoid by bending, wrapping or bridging DNA. The Histone-like Nucleoid Structuring protein H-NS found in many Gram-negative bacteria is a DNA bridging protein and can structure DNA by binding to two separate DNA duplexes or to adjacent sites on the same duplex, depending on external conditions. Several nucleotide sequences have been identified to which H-NS binds with high affinity, indicating H-NS prefers AT-rich DNA. To date, highly detailed structural information of the H-NS DNA complex remains elusive. Molecular simulation can complement experiments by modelling structures and their time evolution in atomistic detail. In this paper we report an exploration of the different binding modes of H-NS to a high affinity nucleotide sequence and an estimate of the associated rate constant. By means of molecular dynamics simulations, we identified three types of binding for H-NS to AT-rich DNA. To further sample the transitions between these binding modes, we performed Replica Exchange Transition Interface Sampling, providing predictions of the mechanism and rate constant of H-NS binding to DNA. H-NS interacts with the DNA through a conserved QGR motif, aided by a conserved arginine at position 93. The QGR motif interacts first with phosphate groups, followed by the formation of hydrogen bonds between acceptors in the DNA minor groove and the sidechains of either Q112 or R114. After R114 inserts into the minor groove, the rest of the QGR motif follows. Full insertion of the QGR motif in the minor groove is stable over several tens of nanoseconds, and involves hydrogen bonds between the bases and both backbone and sidechains of the QGR motif. The rate constant for the process of H-NS binding to AT-rich DNA resulting in full insertion of the QGR motif is in the order of 10(6) M-1s-1, which is rate limiting compared to the non-specific association of H-NS to the DNA backbone at a rate of 10(8) M-1s-1.

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)0,002
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 GPT0,225
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations43
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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