Computational Prediction of Phosphoinositide Binding to Hyperpolarization-Activated Cyclic-Nucleotide Gated Channels
Notice bibliographique
Résumé
Protein-lipid interactions are key regulators of ion channel function. Numerous ion channels, including hyperpolarization-activated cyclic-nucleotide gated (HCN) channels have been shown to be regulated by phosphoinositides (PIPs), with important implications in cardiac and neuronal function. Specifically, PIPs have been shown to enhance HCN activation. Using computational approaches, we aim to identify potential binding sites for HCN1-PIP interactions. Computational docking and coarse-grained simulations indicate that PIP binding to HCN1 channels is not well coordinated, but rather occurs over a broad surface of charged residues primarily in the HCN-domain, S2 and S3 helices that can be loosely organized in 2 or 3 overlapping clusters. Thus, PIP-HCN1 interactions are more resembling of electrostatic interactions that occur in myristoylated alanine-rich C kinase substrate (MARCKS) proteins, than the specifically coordinated interactions that occur in pleckstrin homology domains (PH domains) or ion channels such as inward rectifier potassium (Kir) channels. Our results also indicate that phosphatidylinositol (PI) interactions with HCN1 are even lower affinity, explaining why unphosphorylated PI have no effect on HCN1 activation unlike phosphorylated PIPs.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».