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Enregistrement W3046703180 · doi:10.1021/acschemneuro.0c00410

Contingency between Historical Substitutions in the Acetylcholine Receptor Pore

2020· article· en· W3046703180 sur OpenAlexafffund
Johnathon R. Emlaw, Kelly M. Burkett, Corrie J.B. daCosta

Notice bibliographique

RevueACS Chemical Neuroscience · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNicotinic Acetylcholine Receptors Study
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésConductanceProtein subunitAcetylcholine receptorBiologyAcetylcholineResidue (chemistry)Wild typePhylogeneticsReceptorBiophysicsGeneticsBiochemistryGeneEndocrinologyPhysicsMutant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human adult muscle-type acetylcholine receptors incorporating a reconstructed ancestral β-subunit exhibit reduced single-channel conductance when compared to wild-type. The ancestral and wild-type β-subunits differ by 132 amino acids, including substitution of residues that line the lumen of the channel pore, near its narrowest constriction. Here we show that a single historical substitution in this region of the ancestral β-subunit accounts for the difference in conductance. Furthermore, the contribution of the substituted residue to conductance is dependent upon its ancestral or wild-type background, and it can be modulated by a neighboring residue that has also evolved throughout the β-subunit history. Using an expanded molecular phylogeny, we track the order in which these two mutations occurred and then show that the order in which they are installed upon the ancestral, but not the human, background determines their individual contribution to conductance. Our results show how the contribution of amino acids to acetylcholine receptor conductance is contingent upon their evolutionary history and that the order in which substitutions occurred was important for shaping conductance in the modern-day receptor.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,336
Score d'incertitude au seuil0,541

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,237 · 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 tête enseignante, 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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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