Membrane Protein Structure Determination Using Solid-State NMR
Notice bibliographique
Résumé
Solid-state NMR is emerging as a method for resolving structural information for large biomolecular complexes, such as membrane-embedded proteins. In principle, there is no molecular weight limit to the use of the approach, although the complexity and volume of data is still outside complete assignment and structural determinations for any large (Mr > approx 30,000) complex unless specific methods to reduce the information content to a manageable amount are employed. Such methods include specific residue-type labeling, labeling of putative segments of a protein, or examination of complexes made up of smaller, manageable units, such as oligomeric ion channels. Labeling possibilities are usually limited to recombinant or synthesized proteins, and labeling strategies often follow models from a bioinformatics approach. In all cases, and in common with most membrane studies, sample preparation is vital, and this activity alone can take considerable effort before NMR can be applied--peptide or protein production (synthesis or expression) followed by reconstitution into bilayers and resolution of suitable sample geometry is still technically challenging. As experience is gained in the field, this development time should decrease. Here, the practical aspects of the use of solid-state NMR for membrane protein structural determinations are presented, as well as how the methodology can be applied. Some successes to date are discussed, with an indication of how the area might develop.
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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 ».