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Enregistrement W6929718769 · doi:10.5281/zenodo.10067155

Martini 3 force field parameters for protein lipidation post-translational modifications

2023· article· en· W6929718769 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePhytochemical Studies and Bioactivities
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLipid-anchored proteinATG8Force field (fiction)PalmitoylationProtein–protein interactionLipid bilayerPrenylationMyristoylationProtein aggregation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Data for the publication "Martini 3 force field parameters for protein lipidation post-translational modifications" in the Journal of Chemical Theory and Computation Protein lipidations are vital co-translational or post-translational modifications that tether lipid tails to specific protein aminoacids to allow them to anchor to biological membranes, switch their subcellular localizations, and modulate association with other proteins. Such lipidations are thus crucial for multiple biological processes such as signal transduction, protein trafficking and membrane localization, and are implicated in various diseases as well. Examples of such lipid-anchored proteins include the Ras family of proteins that undergo farnesylation, actin and gelsolin, which are myristoylated, phospholipase D, which is palmitoylated, glycosylphosphatidylinositol-anchored proteins and others. Here, we develop parameters for the latest version of the Martini 3 coarse-grained force field for cysteine-targeting farnesylation, geranylgeranylation and palmitoylation as well as the glycine-targeting myristoylation due to the importance of these lipidations in disease and in particular for studying cancer and anti-cancer drug discovery. The parameters are developed using the CHARMM36m all-atom force field parameters as reference. The behavior of the coarse-grained models is consistent with that of the all-atom force field for all lipidations and reproduces key dynamical and structural features such as solvent-accessible surface area, bilayer penetration depth, and cluster representative conformations. The parameters, along with mapping schemes for the popular martinize2 tool, are immediately available for download.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,455

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0070,002
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1360,051

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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