Intra-residue methyl–methyl correlations for valine and leucine residues in large proteins from a 3D-HMBC-HMQC experiment
Notice bibliographique
Résumé
Methyl-TROSY based NMR experiments have over the last two decades become one of the most important means to characterise dynamics and functional mechanisms of large proteins and macromolecular machines in solution. The chemical shift assignment of methyl groups in large proteins is, however, still not trivial and it is typically performed using backbone-dependent experiments in a 'divide and conquer' approach, mutations, structure-based assignments or a combination of these. Structure-based assignment of methyl groups is an emerging strategy, which reduces the time and cost required as well as providing a method that is independent of a backbone assignment. One crucial step in available structure-based assignment protocols is linking the two prochiral methyl groups of leucine and valine residues. This has previously been achieved by recording NOESY spectra with short mixing times or by comparing NOESY spectra. Herein, we present a method based on through-bond scalar coupling transfers, a 3D-HMBC-HMQC experiment, to link the intra-residue methyl groups of leucine and valine. It is shown that the HMBC-HMQC method has several advantages over solely using NOESY spectra since a unique intra-residue cross-peak is observed. Moreover, overlap in the methyl-TROSY HMQC spectrum can easily be identified with the HMBC-HMQC experiment, thereby removing possible ambiguities in the assignment.
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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 ».