Glycosidases: Functions, Families and Folds
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Glycosidases catalyse the hydrolysis of glycosidic linkages, thereby degrading oligosaccharides and glycoconjugates, the structurally most diverse class of biopolymers. These efficient and highly specific catalysts play important roles in biological processes thus a detailed knowledge of glycosidase function is invaluable for understanding and controlling diseases and for industrial applications. The classification of this huge class of enzymes into families on the basis of amino acid sequence has provided a highly valuable tool for the analysis of structure–function relationships. Furthermore, the steady increase in three‐dimensional structural information is revealing further evolutionary relationships between glycosidase families. In addition to the majority of glycosidases that act via the classical Koshland mechanisms, a growing number of such enzymes that use unusual mechanisms are being uncovered. This confluence of bioinformatics, structural and mechanistic studies has greatly advanced glycosidase engineering and the development of specific glycosidase inhibitors. Key Concepts: Classification of glycosidases by sequence similarity in a comprehensive database CAZy has proven to be an invaluable tool to analyse their structures and functions. Glycosidases adopt a variety of folds. The vast majority of glycosidases act via Koshland mechanisms with either retention or inversion of the anomeric configuration. Some glycosidases use unusual mechanisms employing hydration, elimination and/or redox steps. Detailed mechanistic understanding of glycosidase mechanism has allowed the engineering of glycosynthases and the development of specific inhibitors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,007 | 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 tête enseignante, 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 ».