Differential binding of copper and zinc to a TDP-43 RNA recognition motif decapeptide and disulfide formation at residues C173/5 revealed by ESI-MS/MS
Notice bibliographique
Résumé
Copper (Cu) and zinc (Zn) metal ions play important roles in the proper functioning and localization of neurological proteins, such as transactive response DNA-binding protein 43 (TDP-43), which is linked to amyotrophic lateral sclerosis (ALS). Previous experimental and computational studies have identified putative Zn-binding regions within the RNA recognition motif 1 (RRM1) of TDP-43. However, Cu-binding interactions have been less explored despite their redox activity in regulating thiol (C173/175) conversion to disulfide within the RRM1 domain, influencing protein structure and function. Herein, the structural characterization and fragmentation pattern analysis of a TDP-43 decapeptide (166-HMIDGRWCDC-175), within RRM1, coordinated to Cu(II) and Zn(II) ions using electrospray ionization tandem mass spectrometry (ESI-MS/MS) was conducted under non-denaturing conditions. Higher-energy collision dissociation (HCD) fragmentation analysis identified that Cu(II) prefers His/Met residues, while Zn(II) was weakly coordinated to various binding sites in the peptide, specifically His, Met, Glu, Cys, Trp and Asp residues. Computational modeling using a metal ion binding server (MIB2) confirmed the binding sites and coordination sphere of metal-peptide complexes. No significant coordination to C173 and C175 was observed with Cu or Zn, as identified by using a double Cys mutant peptide. A complete thiol-to-disulfide conversion was observed in the presence of Cu(II)/(I) only, which was confirmed by the comparison of a preformed intramolecular disulfide peptide. Overall, unique differential coordination environments were observed for each metal ion with the peptide. The study provides new insights into metal ion interactions with TDP-43 RRM1 peptide, leading to a greater understanding of metal homeostasis in TDP-43 protein biochemistry and neurodegeneration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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.
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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 ».