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Enregistrement W3036146353 · doi:10.1074/jbc.ra120.012948

Protein docking and steered molecular dynamics suggest alternative phospholamban-binding sites on the SERCA calcium transporter

2020· article· en· W3036146353 sur OpenAlexaff
Rebecca F. Alford, Nikolai Smolin, Howard S. Young, Jeffrey J. Gray, Seth L. Robia

Notice bibliographique

RevueJournal of Biological Chemistry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueIon channel regulation and function
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésSERCAPhospholambanDocking (animal)BiophysicsChemistryEndoplasmic reticulumCalcium ATPaseRational designMolecular motorCell biologyBinding siteTransmembrane domainATPaseBiochemistryCalcium-binding proteinMolecular dynamicsBiologyCalciumEnzymeAmino acidGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The transport activity of the sarco(endo)plasmic reticulum calcium ATPase (SERCA) in cardiac myocytes is modulated by an inhibitory interaction with a transmembrane peptide, phospholamban (PLB). Previous biochemical studies have revealed that PLB interacts with a specific inhibitory site on SERCA, and low-resolution structural evidence suggests that PLB interacts with distinct alternative sites on SERCA. High-resolution details of the structural determinants of SERCA regulation have been elusive because of the dynamic nature of the regulatory complex. In this study, we used computational approaches to develop a structural model of SERCA-PLB interactions to gain a mechanistic understanding of PLB-mediated SERCA transport regulation. We combined steered molecular dynamics and membrane protein-protein docking experiments to achieve both a global search and all-atom force calculations to determine the relative affinities of PLB for candidate sites on SERCA. We modeled the binding of PLB to several SERCA conformations, representing different enzymatic states sampled during the calcium transport catalytic cycle. The results of the steered molecular dynamics and docking experiments indicated that the canonical PLB-binding site (comprising transmembrane helices M2, M4, and M9) is the preferred site. This preference was even more stringent for a superinhibitory PLB variant. Interestingly, PLB-binding specificity became more ambivalent for other SERCA conformers. These results provide evidence for polymorphic PLB interactions with novel sites on M3 and with the outside of the SERCA helix M9. Our findings are compatible with previous physical measurements that suggest that PLB interacts with multiple binding sites, conferring dynamic responsiveness to changing physiological conditions.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations23
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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