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Enregistrement W4404110254 · doi:10.1038/s44328-024-00014-x

Energy landscape of conformational changes for a single unmodified protein

2024· article· en· W4404110254 sur OpenAlexafffund
Matthew Peters, Tianyu Zhao, Sherin George, Viet Giang Truong, Síle Nic Chormaic, Cuifeng Ying, René A. Nome, Reuven Gordon

Notice bibliographique

Revuenpj Biosensing · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Structure and Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOkinawa Institute of Science and Technology Graduate UniversityFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésEnergy landscapeEnergy (signal processing)Conformational changeChemistryPhysicsBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Resolving the free energy landscapes that govern protein biophysics has been obscured by ensemble averaging. While the folding dynamics of single proteins have been observed using fluorescent labels and/or tethers, a simpler and more direct measurement of the conformational changes would not require modifications to the protein. We use nanoaperture optical tweezers to resolve the energy landscape of a single unmodified protein, Bovine Serum Albumin (BSA), and quantify changes in the three-state conformation dynamics with temperature. A Markov model with Kramers' theory transition rates is used to model the dynamics, showing good agreement with the observed state transitions. This first look at the intrinsic energy landscape of proteins provides a transformative tool for protein biophysics and may be applied broadly, including mapping out the energy landscape of particularly challenging intrinsically disordered proteins.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0020,000

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 GPT0,234
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations16
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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