A Structural Perspective on the Temperature-dependent Activity of Enzymes
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Notice bibliographique
Résumé
Enzymes utilize thermal energy to complete their catalytic cycle and are optimized to maximize reaction rates at biological temperatures. Enzyme-catalyzed reaction rates increase with temperature, but the temperature-dependent structural and dynamic changes contributing to increased turnover remain poorly understood. Here, we used multi-temperature X-ray crystallography to record structural changes from -20°C to 40°C of a mesophilic enzyme in complex with inhibitors mimicking substrate-, intermediate-, and product-bound states. These structures reveal dynamic changes to inhibitors, substrates, and catalytically relevant loop motifs as they increasingly populate competent conformations with increasing temperature. Multi- temperature kinetic data is often modelled using the Arrhenius equation with the assumption that a linear Arrhenius plot implies a temperature-independent energy landscape. Our structural data shows remodeling corresponding to a changing energy landscape even in temperature ranges where kinetic measurements show linear Arrhenius/Eyring behavior. Simple analysis indicates that linear Arrhenius/Eyring behavior can still be observed when the underlying activation energy (Ea) / enthalpy and entropy (ΔH and ΔS) vary with temperature. Even small temperature variations lead to large deviations in (apparent) Ea, ΔH and ΔS values derived from linear fits and may generate trends in fit parameters obtained from, e.g., families of related enzymes — such as apparent enthalpy-entropy compensation — that are disconnected from those of the underlying parameters. Our results showcase the application of temperature in near-atomic resolution structural studies to understand the dynamic nature of enzymes, reveal structural origins of rate-determining steps, and gives new evidence to suggest that the models and assumptions from previous eras may not apply to our modern physical framework of understanding.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 découle