Modulating the Activity of Protein Conjugated to Gold Nanoparticles by Site-Directed Orientation and Surface Density of Bound Protein
Notice bibliographique
Résumé
The key property of protein-nanoparticle conjugates is the bioactivity of the protein. The ability to accurately modulate the activity of protein on the nanoparticles at the interfaces is important in many applications. In the work reported here, modulation of the activity of protein-gold nanoparticle (AuNP) conjugates by specifically orienting the protein and by varying the surface density of the protein was investigated. Different orientations were achieved by introducing cysteine (Cys) residues at specific sites for binding to gold. We chose Escherichia coli inorganic pyrophosphatase (PPase) as a model protein and used site-directed mutagenesis to generate two mutant types (MTs) with a single Cys residue on the surface: MT1 with Cys near the active center and MT2 with Cys far from the active center. The relative activities of AuNP conjugates with wild type (WT), MT1, and MT2 were found to be 44.8%, 68.8%, and 91.2% of native PPase in aqueous solution. Site-directed orientation with the binding site far from the active center thus allowed almost complete preservation of the protein activity. The relative activity of WT and MT2 conjugates did not change with the surface density of the protein, while that of MT1 increased significantly with increasing surface density. These results demonstrate that site-directed orientation and surface density can both modulate the activity of proteins conjugated to AuNP and that orientation has a greater effect than density. Furthermore, increasing the surface density of the specifically oriented protein MT2, while having no significant effect on the specific activity of the protein, still allowed increased protein loading on the AuNP and thus increased the total protein activity. This is of great importance in the study on the interface of protein and nanoparticle and the applications for enzyme immobilization, drug delivery, and biocatalysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».