Integrating multiple experimental data to determine conformational ensembles of an intrinsically disordered protein
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Intrinsically disordered proteins (IDPs) have fluctuating heterogeneous conformations, which makes structural characterization challenging, but of great interest, since their conformational ensembles are the link between their sequences and functions. An accurate description of IDP conformational ensembles depends crucially on the amount and quality of the experimental data, how it is integrated, and if it supports a consistent structural picture. We have used an integrative modelling approach to understand how conformational restraints imposed by the most common structural techniques for IDPs: Nuclear Magnetic Resonance (NMR) spectroscopy, Small-angle X-ray Scattering (SAXS), and single-molecule Förster Resonance Energy Transfer (smFRET) reach concordance on structural ensembles for Sic1 and phosphorylated Sic1 (pSic1). To resolve apparent discrepancies between smFRET and SAXS, we integrated SAXS data with non-smFRET (NMR) data and reserved the new smFRET data for Sic1 and pSic1 as an independent validation. The consistency of the SAXS/NMR restrained ensembles with smFRET, which was not guaranteed a priori, indicates that the perturbative effects of NMR or smFRET labels on the Sic1 and pSic1 ensembles are minimal. Furthermore, the mutual agreement with such a diverse set of experimental data suggest that details of the generated ensembles can now be examined with a high degree of confidence to reveal distinguishing features of Sic1 vs. pSic1. From the experimentally well supported ensembles, we find they are consistent with independent biophysical models of Sic1’s ultrasensitive binding to its partner Cdc4. Our results underscore the importance of integrative modelling in calculating and drawing biological conclusions from IDP conformational ensembles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».