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Enregistrement W2988834127 · doi:10.1002/pro.3785

Temperature dependence of NMR chemical shifts: Tracking and statistical analysis

2019· article· en· W2988834127 sur OpenAlexafffund
Kyle Trainor, Jeffrey A. Palumbo, Duncan W. S. MacKenzie, Elizabeth M. Meiering

Notice bibliographique

RevueProtein Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Structure and Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCompute Canada
Mots-clésChemical shiftChemistryIsotropyProtonAmideCurvatureNuclear magnetic resonance spectroscopyAtmospheric temperature rangeLinearityNuclear magnetic resonanceThermodynamicsPhysical chemistryPhysicsStereochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Isotropic chemical shifts measured by solution nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy offer extensive insights into protein structure and dynamics. Temperature dependences add a valuable dimension; notably, the temperature dependences of amide proton chemical shifts are valuable probes of hydrogen bonding, temperature‐dependent loss of structure, and exchange between distinct protein conformations. Accordingly, their uses include structural analysis of both folded and disordered proteins, and determination of the effects of mutations, binding, or solution conditions on protein energetics. Fundamentally, these temperature dependences result from changes in the local magnetic environments of nuclei, but correlations with global thermodynamic parameters measured via calorimetric methods have been observed. Although the temperature dependences of amide proton and nitrogen chemical shifts are often well approximated by a linear model, deviations from linearity are also observed and may be interpreted as evidence of fast exchange between distinct conformational states. Here, we describe computational methods, accessible via the Shift‐T web server, including an automated tracking algorithm that propagates initial (single temperature) 1 H 15 N cross peak assignments to spectra collected over a range of temperatures. Amide proton and nitrogen temperature coefficients (slopes determined by fitting chemical shift vs. temperature data to a linear model) are subsequently calculated. Also included are methods for the detection of systematic, statistically significant deviation from linearity (curvature) in the temperature dependences of amide proton chemical shifts. The use and utility of these methods are illustrated by example, and the Shift‐T web server is freely available at http://meieringlab.uwaterloo.ca/shiftt .

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations38
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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