Peptide cargo tunes a network of correlated motions in human leucocyte antigens
Notice bibliographique
Résumé
Most biomolecular interactions are typically thought to increase the (local) rigidity of a complex, for example, in drug-target binding. However, detailed analysis of specific biomolecular complexes can reveal a more subtle interplay between binding and rigidity. Here, we focussed on the human leucocyte antigen (HLA), which plays a crucial role in the adaptive immune system by presenting peptides for recognition by the αβ T-cell receptor (TCR). The role that the peptide plays in tuning HLA flexibility during TCR recognition is potentially crucial in determining the functional outcome of an immune response, with obvious relevance to the growing list of immunotherapies that target the T-cell compartment. We have applied high-pressure/temperature perturbation experiments, combined with molecular dynamics simulations, to explore the drivers that affect molecular flexibility for a series of different peptide-HLA complexes. We find that different peptide sequences affect peptide-HLA flexibility in different ways, with the peptide cargo tuning a network of correlated motions throughout the pHLA complex, including in areas remote from the peptide-binding interface, in a manner that could influence T-cell antigen discrimination.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».