Suppr超能文献

通过耦合旋转体网络预测蛋白质中键向量的构象熵。

Predicting conformational entropy of bond vectors in proteins by networks of coupled rotators.

作者信息

Dhulesia Anne, Bodenhausen Geoffrey, Abergel Daniel

机构信息

Department de Chimie, Associe au CNRS, Ecole Normale Superieure, 24, rue Lhomond, 75005 Paris, France.

出版信息

J Chem Phys. 2008 Sep 7;129(9):095107. doi: 10.1063/1.2969809.

Abstract

In this article, a formal expression for the conformational entropy of a bond vector in a protein is derived using the networks of coupled rotators model for the description of internal dynamics. Analytical relationships between NMR order parameters and conformational entropies are derived, and the possibility to extract the latter from NMR experiments is discussed. These results are illustrated in the case of the calcium-binding protein calbindin.

摘要

在本文中,我们使用耦合转子网络模型来描述蛋白质内部动力学,推导了蛋白质中键向量构象熵的形式表达式。我们推导了核磁共振序参量与构象熵之间的解析关系,并讨论了从核磁共振实验中提取构象熵的可能性。这些结果在钙结合蛋白钙结合蛋白的例子中得到了说明。

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