Cryo-EM reveals disrupted human p97 allosteric activation by disease mutations and inhibitor binding
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The human AAA ATPase p97, a potential cancer target, plays a vital role in clearing misfolded proteins. p97 dysfunction is also known to play a crucial role in several neurodegenerative disorders. Here, we present cryo-EM structural analyses of four disease mutants p97 R155H , p97 R191Q , p97 A232E , p97 D592N , as well as p97 E470D , implicated in resistance to the drug CB-5083. These structures demonstrate that the mutations affect nucleotide-driven p97 allosteric activation by predominantly interfering with either the coupling between the D1 and N-terminal domains (p97 R155H and p97 R191Q ), the inter-protomer interactions (p97 A232E ), or the coupling between D1 and D2 nucleotide domains (p97 D592N , p97 E470D ). We also show that binding of the competitive inhibitor CB-5083 to the D2 domain prevents conformational changes similar to that seen for mutations that affect coupling between D1 and D2 domains. Our studies enable tracing of the path of allosteric activation across p97 and establish a common mechanistic link between active site inhibition and defects in allosteric activation by disease-causing mutations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».