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Enregistrement W3164016499 · doi:10.1073/pnas.2104897118

Interaction hot spots for phase separation revealed by NMR studies of a CAPRIN1 condensed phase

2021· article· en· W3164016499 sur OpenAlexafffund
Tae Hun Kim, Brandon J. Payliss, Michael L. Nosella, Ian T. W. Lee, Yuki Toyama, Julie D. Forman‐Kay, Lewis E. Kay

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Research Council CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of CanadaNational Institutes of HealthJapan Society for the Promotion of ScienceMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyCanada Research Chairs
Mots-clésChemical physicsPhase (matter)Intrinsically disordered proteinsProtein–protein interactionChemistryBiophysicsBiologyBiochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Significance Many important biological processes occur within biomolecular condensates. Unlike many organelles, these condensates lack a surrounding membrane but are formed by phase separation due to interactions of their molecular components. Although the important role of intrinsically disordered protein regions (IDRs) in condensates is appreciated and contributing amino acids have been identified, experimentally derived site-specific information reporting on interactions between IDRs in condensed phases is lacking. Using a suite of NMR experiments with improved resolution and sensitivity for studies of condensed phases, we have obtained quantitative and site-specific information on interactions and hot spots that govern phase separation of the C-terminal IDR of CAPRIN1 and how phase separation can be modulated by posttranslational modifications, mutations, and interactions with ATP.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,159

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,361 · 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

Citations116
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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