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Enregistrement W3173426600 · doi:10.1096/fasebj.2018.32.1_supplement.527.1

CONFORMATIONAL FLUCTUATIONS RELATED TO CATALYSIS IN HUMAN RIBONUCLEASE SUPERFAMILY

2018· article· en· W3173426600 sur OpenAlexaff
Khushboo Bafna, Chitra Narayanan, David Bernard, Nicolas Doucet, Pratul K. Agarwal

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Structure and Dynamics
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRNase PRibonucleaseMolecular dynamicsChemistryProtein dynamicsCatalytic cycleConformational changeConformational ensemblesProtein structureRNase HFunction (biology)EnzymeBiophysicsStereochemistryComputational chemistryBiologyBiochemistryRNAGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The high catalytic efficiency of enzymes is a result of structural and dynamical effects. The role of enzyme structure in catalysis has been understood for some time. The enzymes of the ribonuclease A (RNase) family possess identical or similar active site residues and conserved fold architecture. However, their catalytic efficiency differs by 10 5 –10 6 fold. Moreover, the rate of dynamics among the RNases ranges from microsecond to second time‐scale, a factor 10 6 difference. Recent investigations provide insights into the role of conformational fluctuations (dynamics at multiple time‐scales) in enzyme catalysis. The fluctuations allow enzymes to sample inter‐converting conformations (called as conformational sub‐states ). These conformational sub‐states are proposed to contain features that can promote the function of an enzyme. Therefore, correlating the role of time dependent dynamics in sampling functionally relevant conformational sub‐states would enable a better understanding of the catalytic mechanism of the various RNases. NMR relaxation dispersion experiments show distinct patterns of dynamical variations among the RNases clustered into sub‐families having different biological functions within the same fold. A combination of theoretical modeling, computer simulations and higher order statistics has enabled the identification of conformational sub‐states that regulate the mechanism substrate binding, catalysis and product removal in representative members of each sub‐family found in the human genome. The representative members of each sub‐family have diverse conformational sub‐states associated with each step of the catalytic cycle suggesting a possible correlation between dynamics and function. This abstract is from the Experimental Biology 2018 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,244 · 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'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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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