The role of local structure propensity and nonnative interactions in protein folding
Notice bibliographique
Résumé
Despite many years of research, the roles of local as well as nonnative interactions in protein folding remain poorly understood. To bridge this gap in knowledge, this thesis is an investigation of the contributions of local structure propensity as well as nonnative interactions to the energetics of protein folding. To address the energetic principles of local structure propensity, a multiple substitution strategy was employed where the effect on protein folding kinetics of a large subset of mutants at a single surface-exposed position is examined. By taking advantage of the characteristic feature of folding transition states in being less tightly packed than the folded state, I demonstrated that folding kinetics may generally provide the best means to characterize the energetics of local structure propensities with less influence of packing, as opposed to equilibrium stability studies. Application of this principle to two surface exposed β strand positions in the Fyn SH3 domain suggested that it is possible to obtain a context-independent assessment of local structure propensities through transition state analysis. Once applied to a 310 helix position in the domain, an experimental propensity scale for 310 helices was established for the first time. Therefore, with the rapid growth in structural databases, the multiple substitution approach provides a means to characterize informational propensity values of a larger number of motifs, besides helices and sheets. My findings suggest that, during folding, normative interactions may mask the energetic contributions of local structure propensities. Moreover, quite contrary to the common perception, I observed that normative interactions can speed up folding and that the propensity to form normative contacts is not uniform along protein sequence. Thus, extra caution needs to be exercised in interpreting the results of Φ value analysis and those of pure native centric models, which assume that nonnative interactions are either nonexistent or do not positively influence folding.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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.
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 ».