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Enregistrement W2944511606 · doi:10.1021/jacs.9b01522

Elongation Factor Tu’s Nucleotide Binding Is Governed by a Thermodynamic Landscape Unique among Bacterial Translation Factors

2019· article· en· W2944511606 sur OpenAlexafffund
Dylan Girodat, Evan Mercier, Katherine E. Gzyl, Hans‐Joachim Wieden

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Chemical Society · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA and protein synthesis mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesAlberta Innovates - Technology Futures
Mots-clésNucleotideChemistryGTP'GTPaseGuanosine diphosphateEF-TuGuanosine triphosphateGuanosineMolecular dynamicsHydrogen bondBiophysicsStereochemistryBiochemistryTranslation (biology)GeneMoleculeBiologyComputational chemistryEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Molecular switches such as GTPases are powerful devices turning "on" or "off" biomolecular processes at the core of critical biological pathways. To develop molecular switches de novo, an intimate understanding of how they function is required. Here we investigate the thermodynamic parameters that define the nucleotide-dependent switch mechanism of elongation factor (EF) Tu as a prototypical molecular switch. EF-Tu alternates between GTP- and GDP-bound conformations during its functional cycle, representing the "on" and "off" states, respectively. We report for the first time that the activation barriers for nucleotide association are the same for both nucleotides, suggesting a guanosine nucleoside or ribose-first mechanism for nucleotide association. Additionally, molecular dynamics (MD) simulations indicate that enthalpic stabilization of GDP binding compared to GTP binding originates in the backbone hydrogen bonding network of EF-Tu. In contrast, binding of GTP to EF-Tu is entropically driven by the liberation of bound water during the GDP- to GTP-bound transition. GDP binding to the apo conformation of EF-Tu is both enthalpically and entropically favored, a feature unique among translational GTPases. This indicates that the apo conformation does not resemble the GDP-bound state. Finally, we show that antibiotics and single amino acid substitutions can be used to target specific structural elements in EF-Tu to redesign the thermodynamic landscape. These findings demonstrate how, through evolution, EF-Tu has fine-tuned the structural and dynamic features that define nucleotide binding, providing insight into how altering these properties could be exploited for protein engineering.

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: 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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
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 GPT0,217
Écart entre enseignants0,210 · 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
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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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