Bi(III) Binding Stoichiometry and Domain‐Specificity Differences Between Apo and Zn(II)‐bound Human Metallothionein 1a
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Bismuth is a xenobiotic metal with a high affinity to sulfur that is used in a variety of therapeutic applications. Bi(III) induces the cysteine‐rich metallothionein (MT), a protein known to form two‐domain cluster structures with certain metals such as Zn(II), Cd(II), or Cu(I). The binding of Bi(III) to MTs has been previously studied, but there are conflicting reports on the stoichiometry and binding pathway, which appear to be highly dependent on pH and initial metal‐loading status of the MT. Additionally, domain specificity has not been thoroughly investigated. In this paper, ESI‐MS was used to determine the binding constants of [Bi(EDTA)]− binding to apo‐MT1a and its individual αMT fragment. The results were compared to previous experiments using βMT1a and βαMT3. Domain specificity was investigated using proteolysis methods and the initial cooperatively formed Bi2MT was found to bind to cysteines that spanned across the traditional metal binding domain regions. Titrations of [Bi(EDTA)]− into Zn7MT were performed and were found to result in a maximum stoichiometry of Bi7MT, contrasting the Bi6MT formed when [Bi(EDTA)]− was added to apo‐MT. These results show that the initial structure of the apo‐MT determines the stoichiometry of new incoming metals and explains the previously observed differences in stoichiometry.
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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 | 0,000 | 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 ».