Relaxation-optimized correlation spectroscopy ROCSY for assigning 1H or 13C spin systems in large proteins
Notice bibliographique
Résumé
• Relaxation-optimized correlation spectroscopy, ROCSY. • ROCSY minimizes NMR signal decay for J-coupled spins in large systems. • ROCSY is the most efficient way to transfer 1 H– 1 H or 13 C– 13 C magnetization. • Hard pulses separated by delays keep magnetization along z-axis as long as possible. • Magnetization transfer occurs via strong J coupling and homonuclear NOE. Solution NMR studies of large systems are hampered by rapid signal decay. We hereby introduce ROCSY (relaxation-optimized total correlation spectroscopy), which maximizes transfer efficiency across J-coupling-connected spin networks by minimizing the amount of time magnetization spends in the transverse plane. Hard pulses are substituted into the Clean-CITY TOCSY pulse element first developed by Ernst and co-workers, allowing for longer delays in which magnetization is aligned along the z-axis. This has the following consequences: 1) transverse relaxation is minimized, 2) resonance offset effects are minimized, 3) and through-space nuclear Overhauser enhancement (NOE) adds to J-coupling-mediated magnetization transfer. The major drawbacks of the technique are additional heat generation produced by the hard pulses and complication of analysis by the additional through-space NOE magnetization transfer. We demonstrate H alpha -to-HN correlations not possible using conventional 1 H-TOCSY in a 15 N-enriched sample of PagP (a 161-residue integral membrane protein) in dodecylphosphocholine detergent micelles. We also demonstrate enhanced signal-to-noise compared to 13 C-TOCSY in a 15 N, 13 C-enriched sample of cardiac troponin C N-terminal domain. We thus propose that ROCSY can be used to boost signal in any protein NMR experiment that utilizes TOCSY, with greater enhancements seen in higher molecular weight systems.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».