Understanding epoxide hydrolase regiospecificity: towards the discovery and design of highly selective biocatalysts (LB133)
Notice bibliographique
Résumé
The ever‐increasing quantity of genomic data continues to reveal a great deal about microbial natural product biosynthesis and has enabled new molecule and biocatalyst discovery. However, predicting chemical structures from gene sequences remains challenging because even enzymes with high sequence similarity may catalyze unexpectedly different reactions. This information gap between genes and chemical structure can be narrowed by careful comparison of related biosynthetic enzymes. For example, epoxide hydrolases (EHs) of very high sequence similarity from related enediyne biosynthetic pathways can have different regiospecificities, resulting in opposite stereochemical configuration in the products. Specifically, “inverting” EHs hydrolyze an (S)‐epoxide substrate to generate an (R)‐vicinal diol while “retaining” EHs yield an (S)‐vicinal diol. Intriguingly, the inverting EHs possess only one of the two canonical Tyr residues present in EHs. Biochemical characterization of several EH mutants suggests that Tyr substitution may direct EH regioselectivity. Indeed, genome mining has identified additional enediyne biosynthesis‐associated EHs that further the predictive utility of the Tyr substitution, thereby setting the stage for understanding EH regioselectivity.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».