Side chain electrostatic interactions and pH‐dependent expansion of the intrinsically disordered, highly acidic carboxyl‐terminus of γ‐tubulin
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Intramolecular electrostatic attraction and repulsion strongly influence the conformational sampling of intrinsically disordered proteins and domains (IDPs). In order to better understand this complex relationship, we have used nuclear magnetic resonance to measure side chain pK a values and pH‐dependent translational diffusion coefficients for the unstructured and highly acidic carboxyl‐terminus of γ‐tubulin (γ‐CT), providing insight into how the net charge of an IDP relates to overall expansion or collapse of the conformational ensemble. Many of the pK a values in the γ‐CT are shifted upward by 0.3–0.4 units and exhibit negatively cooperative ionization pH profiles, likely due to the large net negative charge that accumulates on the molecule as the pH is raised. pK a shifts of this magnitude correspond to electrostatic interaction energies between the affected residues and the rest of the charged molecule that are each on the order of 1 kcal mol −1 . Diffusion of the γ‐CT slowed with increasing net charge, indicative of an expanding hydrodynamic radius ( r H ). The degree of expansion agreed quantitatively with what has been seen from comparisons of IDPs with different charge content, yielding the general trend that every 0.1 increase in relative charge (| Q |/res) produces a roughly 5% increase in r H . While γ‐CT pH titration data followed this trend nearly perfectly, there were substantially larger deviations for the database of different IDP sequences. This suggests that other aspects of an IDP's primary amino acid sequence beyond net charge influence the sensitivity of r H to electrostatic interactions.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».