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Enregistrement W4397015378 · doi:10.1002/pro.4991

Heat‐induced structural and chemical changes to a computationally designed miniprotein

2024· article· en· W4397015378 sur OpenAlexafffund
Joshua Dudley, Sojeong Park, Oliver Cho, Nicholas G. M. Wells, Meagan E. MacDonald, Katerina M. Blejec, Emmanuel Fetene, Eric Zanderigo, Scott Houliston, Jennifer Liddle, Chad M. Dashnaw, T. Michael Sabo, Bryan F. Shaw, Jeremy L. Balsbaugh, Colin A. Smith

Notice bibliographique

RevueProtein Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Structure and Dynamics
Établissements canadiensStructural Genomics ConsortiumUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Institutes of HealthUniversity of TorontoUniversity of LouisvilleUniversity of Connecticut
Mots-clésHeteronuclear moleculeChemistryHydrogen–deuterium exchangeNuclear magnetic resonance spectroscopyMolecular dynamicsChemical physicsProtein dynamicsComputational chemistryMass spectrometryChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The de novo design of miniprotein inhibitors has recently emerged as a new technology to create proteins that bind with high affinity to specific therapeutic targets. Their size, ease of expression, and apparent high stability makes them excellent candidates for a new class of protein drugs. However, beyond circular dichroism melts and hydrogen/deuterium exchange experiments, little is known about their dynamics, especially at the elevated temperatures they seemingly tolerate quite well. To address that and gain insight for future designs, we have focused on identifying unintended and previously overlooked heat-induced structural and chemical changes in a particularly stable model miniprotein, EHEE_rd2_0005. Nuclear magnetic resonance (NMR) studies suggest the presence of dynamics on multiple time and temperature scales. Transiently elevating the temperature results in spontaneous chemical deamidation visible in the NMR spectra, which we validate using both capillary electrophoresis and mass spectrometry (MS) experiments. High temperatures also result in greatly accelerated intrinsic rates of hydrogen exchange and signal loss in NMR heteronuclear single quantum coherence spectra from local unfolding. These losses are in excellent agreement with both room temperature hydrogen exchange experiments and hydrogen bond disruption in replica exchange molecular dynamics simulations. Our analysis reveals important principles for future miniprotein designs and the potential for high stability to result in long-lived alternate conformational states.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,505

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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