Structural Modeling of NTPDase-Substrate Complexes Preserving Catalytic Experimental Features
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Members of the ecto-nucleoside triphosphate diphosphohydrolase (E-NTPDase) family play a pivotal role in hydrolyzing nucleoside triphosphates and diphosphates, modulating purinergic and pyrimidinergic signaling pathways. The NTPDases have therapeutic potential; gaining structural insights into NTPDase-substrate complexes would be valuable for optimizing these enzymes for therapeutic applications. However, such insights remain limited, posing challenges for effective optimization. Molecular docking often fails to capture experimentally characterized substrate conformations, leading to biologically irrelevant models. To address this, we developed a computational strategy that preserves experimentally observed substrate features while leveraging the active site’s conservation across NTPDases. Our method identifies a canonical linear-like substrate conformation encompassing the phosphate tail and nucleobase ring conserved across experimental NTPDase structures. This approach enabled the modeling of Homo sapiens (Hs) NTPDases (HsNTPDase1–8) complexed with ATP, ADP, GTP, GDP, UTP, and UDP, accurately positioning metal ion cofactor and catalytic water molecules. The resulting models offer a reliable framework for studying enzyme–substrate interactions, paving the way for rational enzyme engineering and therapeutic exploration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».