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Enregistrement W4393166698 · doi:10.1016/j.jbc.2024.106176

Abstract 1572 BIOCHEMICAL STUDY OF MUTANTS OF HUMAN ARGINASE I, CAUSING ARGININEMIA

2024· article· en· W4393166698 sur OpenAlexaboutno aff
Sara T. Méndez, Horacio Reyes, Angelica Torres, Alejandra Sánchez

Notice bibliographique

RevueJournal of Biological Chemistry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEndoplasmic Reticulum Stress and Disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArginaseMutantChemistryBiochemistryArginineGeneAmino acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Human arginase is a trimeric metalloprotein of 322 amino acids per monomer that catalyzes the hydrolysis of arginine to ornithine and urea in the last step of the urea cycle. The gene that encodes hepatic arginase (ARG1), located at locus 6q23 in humans, covers 11 kb including 8 exons and 7 introns , with a transcript of 1,393 bp. Another isoform has been described, a mitochondrial ARG2 encoded by another gene and which shares 60% homology and whose gene product has been found in tissues such as kidney, small intestine and brain, whose function is not completely known. Mutations in the ARG1 gene cause an autonomic recessive disorder called argininemia. The clinical manifestations of this condition range from mental and developmental delay, seizures, spastic tetraplegia and present since childhood, some in mild form and others more severe, but clearly there is no correlation between genotype and phenotype because the variation in clinical severity cannot be explained by differences in the nature of the mutations. Around 70 mutations have been described throughout this gene related to this condition, the most frequent being the so-called nonsense mutations, followed by premature arrest (nonsense), splicing, deletions, insertions and duplications mutations. Arginase deficiency is pan-ethnic and has been reported with an incidence ranging from 1:350,000 to 1:2,000,000 births in Japanese, French-Canadian and American populations. However, in the Mexican population there are only 2 reports describing mutations in patients with argininemia and the incidence of the disease is unknown. Interestingly, residue H141 is found in a highly conserved region across the phylogenetic scale, including arginase from organisms such as non-mammalian vertebrates, invertebrates, yeasts, and bacteria. On the other hand, the T134I mutation, present in the Brazilian population, has a high prevalence and in a report in patients with argininemia this mutation was found in homozygous form in 43% of the patients analyzed; However, the in silico study they did does not show that this mutation destabilizes the structure of the protein. Although only a small fraction of mutations in the ARG1 gene have been studied systematically, biochemically and enzymatically, the vast majority have been predicted in in silico studies of the impact of the mutation on the protein. Methodology: Cloning of the human ARG gene in an overexpression vector. For mutant proteins, site-directed mutagenesis will be performed. Once all the proteins have been obtained, they will be characterized and compared biochemically and structurally. Results. Both mutant proteins present kinetic differences with respect to the native one, which indicates that the change in the aforementioned residues indirectly impacts the activity of the enzyme.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,281 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2024
Routes d'admission1
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