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Enregistrement W3190369711 · doi:10.1021/acs.langmuir.1c00342

Interactions between the Cell Membrane Repair Protein S100A10 and Phospholipid Monolayers and Bilayers

2021· article· en· W3190369711 sur OpenAlexafffund
Xiaolin Yan, Kiran Kumar, Renaud Miclette Lamarche, Hala Youssef, Gary S. Shaw, Isabelle Marcotte, Christine DeWolf, Dror E. Warschawski, Élodie Boisselier

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueS100 Proteins and Annexins
Établissements canadiensWestern UniversityUniversité du Québec à MontréalUniversité LavalConcordia UniversityHôpital du Saint-Sacrement
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCentre National de la Recherche ScientifiqueFonds de Recherche du Québec - SantéFondation des Maladies de l'OeilUniversité du Québec à Montréal
Mots-clésMembraneLipid bilayerChemistryMonolayerAnnexin A2PhospholipidBiophysicsCell membraneAnnexinBilayerMembrane proteinBiochemistryCellBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Protein S100A10 participates in different cellular mechanisms and has different functions, especially at the membrane. Among those, it forms a ternary complex with annexin A2 and the C-terminal of AHNAK and then joins the dysferlin membrane repair complex. Together, they act as a platform enabling membrane repair. Both AHNAK and annexin A2 have been shown to have membrane binding properties. However, the membrane binding abilities of S100A10 are not clear. In this paper, we aimed to study the membrane binding of S100A10 in order to better understand its role in the cell membrane repair process. S100A10 was overexpressed by E. coli and purified by affinity chromatography. Using a Langmuir monolayer as a model membrane, the binding parameters and ellipsometric angles of the purified S100A10 were measured using surface tensiometry and ellipsometry, respectively. Phosphorus-31 solid-state nuclear magnetic resonance spectroscopy was also used to study the interaction of S100A10 with lipid bilayers. In the presence of a lipid monolayer, S100A10 preferentially interacts with unsaturated phospholipids. In addition, its behavior in the presence of a bilayer model suggests that S100A10 interacts more with the negatively charged polar head groups than the zwitterionic ones. This work offers new insights on the binding of S100A10 to different phospholipids and advances our understanding of the parameters influencing its membrane behavior.

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)0,000
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 seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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