Modeling of cytochrome P450 (Cyt P450, CYP) channels
Notice bibliographique
Résumé
The precise location of a substrate in cytochrome P450 (CYP) governs the orientation of the oxidation position. Such information is generally obtained from biochemical data, but modeling approaches have also been used to explain these locations. We used X-ray data and modeling techniques to distinguish between the series of putative linear or curved channels which lead the substrate from the outer side of the protein to the inner, and then into the heme pocket; these techniques were also used to identify the largest such channels. Two new methods for precisely determining the 3-D structure of proteins using X-ray crystallography were proposed in order to identify these channels: first, the use of both straight and curved channels, and second, the sphere method. These data are compared with Poulos channels, and with Caver (or Mol on line) modeling methodologies. Our methods were developed from studies of the interaction between cytochrome P450CAM(CYP101) fromPseudomonas putida(as expressed inEscherichia coli) and the indolic base β-carboline. Apart from the identification of potential access channels leading to the heme-containing active site, a new explanation was advanced for the substrate's hydroxylation position. The sphere method seems to have potential to become a general and direct method for prediction of substrate access channels from reduced- or low-resolution crystallographic data.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».