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Enregistrement W2998524529 · doi:10.1107/s0108767319099422

Crystallographic and kinetic analysis of temperature-variant isozymes

2019· article· en· W2998524529 sur OpenAlexaff
Matt McLeod, Todd Holyoak

Notice bibliographique

RevueActa Crystallographica Section A Foundations and Advances · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueEnzyme Structure and Function
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIsozymeKinetic energyCrystallographyMaterials scienceChemistryEnzymeBiochemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biological catalysts have evolved to optimally work at a temperature regime at which their host organism thrives. The structural differences between homologous enzymes that work at temperature extremes can further our understanding of the underpinnings of enzyme function. In general, thermophilic enzymes have been described as "less-flexible" at room temperature, where their psychrophilic counterparts are "more flexible". The interplay between temperature, function, and dynamics is a relevant field of interest as it has impact upon the field of protein engineering. Our lab has a large host of structural and kinetic/functional data on our model enzyme, a mesophilic phosphoenolpyruvate carboxykinase (PEPCK), which must undergo a series of conformational changes to work optimally. Specifically, one dynamic element of PEPCK is a lid which transitions approximately 40 (tip-to-tip) to orient and protect substrates during catalysis. This lid is proposed to be sensitive to temperature fluctuations, where at lower temperatures it would become more rigid (closed) and at high temperatures more flexible (open). Both non-optimal conditions would impact its function, highlighting a delicate balance of dynamic motions. We have successfully crystallized a psychrophilic PEPCK which can be used to further investigate its dynamic properties. Structural and kinetic comparison of these variants can show us how an enzyme thermally adapts highly dynamic elements to maintain functional harmony.

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)0,001
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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