Harnessing the functional diversity of plant cystatins to design inhibitor variants highly active against herbivorous arthropod digestive proteases
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Protein engineering approaches have been proposed to improve the inhibitory properties of plant cystatins against herbivorous arthropod digestive proteases. These approaches typically involve the site-directed mutagenesis of functionally relevant amino acids, the production and selection of improved inhibitory variants by molecular phage display procedures, or the design of bi/multifunctional translational fusions integrating one or several cystatin inhibitory domains. Here, we propose a new approach where the function-related structural elements of a cystatin are substituted by the corresponding elements of an alternative cystatin. Cys protease inhibitory assays were first performed with 20 representative plant cystatins and model Cys proteases, including herbivorous arthropod digestive proteases, to appreciate the extent of functional variability among plant cystatin protein family members. The most, and less, potent of these cystatins were then used as ‘donors’ of structural elements to create hybrids of tomato cystatin SlCYS8 used as a model ‘recipient’ inhibitor. Our data confirm the wide variety of cystatin protease inhibitory profiles among plant taxa. They also demonstrate the usefulness of these proteins as a pool of discrete structural elements for the design of cystatin variants with improved potency against herbivorous pest digestive Cys proteases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».