Sortase-mediated segmental labeling: A method for segmental assignment of intrinsically disordered regions in proteins
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A significant number of proteins possess sizable intrinsically disordered regions (IDRs). Due to the dynamic nature of IDRs, NMR spectroscopy is often the tool of choice for characterizing these segments. However, the application of NMR to IDRs is often hindered by their instability, spectral overlap and resonance assignment difficulties. Notably, these challenges increase considerably with the size of the IDR. In response to these issues, here we report the use of sortase-mediated ligation (SML) for segmental isotopic labeling of IDR-containing samples. Specifically, we have developed a ligation strategy involving a key segment of the large IDR and adjacent folded headpiece domain comprising the C-terminus of A. thaliana villin 4 (AtVLN4). This procedure significantly reduces the complexity of NMR spectra and enables group identification of signals arising from the labeled IDR fragment, a process we refer to as segmental assignment. The validity of our segmental assignment approach is corroborated by backbone residue-specific assignment of the IDR using a minimal set of standard heteronuclear NMR methods. Using segmental assignment, we further demonstrate that the IDR region adjacent to the headpiece exhibits nonuniform spectral alterations in response to temperature. Subsequent residue-specific characterization revealed two segments within the IDR that responded to temperature in markedly different ways. Overall, this study represents an important step toward the selective labeling and probing of target segments within much larger IDR contexts. Additionally, the approach described offers significant savings in NMR recording time, a valuable advantage for the study of unstable IDRs, their binding interfaces, and functional mechanisms.
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.
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 | 0,000 |
| 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 découle