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Enregistrement W3093317220 · doi:10.3389/fmolb.2020.583826

Enzyme Kinetics by Isothermal Titration Calorimetry: Allostery, Inhibition, and Dynamics

2020· review· en· W3093317220 sur OpenAlexafffund
Yun Wang, Guanyu Wang, Nicolas Moitessier, Anthony Mittermaier

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Molecular Biosciences · 2020
Typereview
Langueen
DomaineChemistry
Thématiquethermodynamics and calorimetric analyses
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésIsothermal titration calorimetryKineticsChemistryAllosteric regulationEnzyme kineticsThermodynamicsIsothermal processTitrationMeasure (data warehouse)CalorimetryEnzymePhysical chemistryComputer scienceBiochemistryActive sitePhysicsData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Isothermal titration calorimetry (ITC) involves accurately measuring the heat that is released or absorbed in real time when one solution is titrated into another. This technique is usually used to measure the thermodynamics of binding reactions. However, there is mounting interest in using it to measure reaction kinetics, particularly enzymatic catalysis. This application of ITC has been steadily growing for the past two decades, and the method is proving to be sensitive, generally applicable, and capable of providing information on enzyme activity that is difficult to obtain using traditional biochemical assays. This review aims to give a broad overview of the use of ITC to measure enzyme kinetics. It describes several different classes of ITC experiment, their strengths and weaknesses, and recent methodological advancements. A summary of applications in the literature is given and several examples where ITC has been used to investigate challenging aspects of enzyme behavior are presented in more detail. These include examples of allostery, where small-molecule binding outside the active site modulates activity. We describe the use of ITC to measure the strength, mode (i.e., competitive, uncompetitive, or mixed), and association and dissociation kinetics of enzyme inhibitors. Further, we provide examples of ITC applied to complex, heterogeneous mixtures, such as insoluble substrates and live cells. These studies exemplify the wide range of problems where ITC can provide answers, and illustrate the versatility of the technique and potential for future development and applications.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations78
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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