MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4319989340 · doi:10.15302/j-qb-022-0296

Mapping allosteric pathway in NIa‐Pro using computational approach

2023· article· en· W4319989340 sur OpenAlexaff
Rashmi Panigrahi, Senthilkumar Kailasam

Notice bibliographique

RevueQuantitative Biology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Structure and Dynamics
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill Genome CentreOntario GenomicsUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAllosteric regulationIn silicoMolecular dynamicsComputational biologyAllosteric enzymeActive siteBinding siteBiologyChemistryBiochemistryEnzymeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Computer simulation studies complement in vitro experiments and provide avenue to understand allosteric regulation in the absence of other molecular viewing techniques. Molecular dynamics captures internal motion within the protein and enables tracing the communication path between a catalytic site and a distal allosteric site. In this article, we have identified the communication pathway between the viral protein genome linked (VPg) binding region and catalytic active site in nuclear inclusion protein‐a protease (NIa‐Pro). Methods Molecular dynamics followed by in silico analyses have been used to map the allosteric pathway. Results This study delineates the residue interaction network involved in allosteric regulation of NIa‐Pro activity by VPg. Simulation studies indicate that point mutations in the VPg interaction interface of NIa‐Pro lead to disruption in these networks and change the orientation of catalytic residues. His142Ala and His167Ala mutations do not show a substantial change in the overall protease structure, but rather in the residue interaction network and catalytic site geometry. Conclusion Our mutagenic study delineates the allosteric pathway and facilitates the understanding of the modulation of NIa‐Pro activity on a molecular level in the absence of the structure of its complex with the known regulator VPg. Additionally, our in silico analysis explains the molecular concepts and highlights the dynamics behind the previously reported wet lab study findings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,874
Score d'incertitude au seuil0,494

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueQuantitative BiologyMême sujetProtein Structure and DynamicsTravaux en français237 207