Using Sugar and Amino Acid Additives to Stabilize Enzymes within Sol−Gel Derived Silica
Notice bibliographique
Résumé
The inclusion of additives during the immobilization of proteins into sol−gel processed materials has been widely explored as a route to stabilize proteins against the denaturing stresses encountered upon entrapment. In this report, we explore the effects of sorbitol and N -methylglycine (collectively referred to as osmolytes) on both the conformational stability and biological activity of the enzymes α-chymotrypsin and ribonuclease T1 in solution and when entrapped into sol−gel derived silica. In each case, the encapsulation of the enzymes into sol−gel derived silica in the absence of additives led to a moderate decrease in the thermodynamic stability of the proteins. However, entrapment in the presence of the osmolytes produced significant increases in the thermal stability and biological activity of the encapsulated proteins. We show that the observed enhancements in enzyme stability are likely based on a combination of increases in the pore size of the silica material (which improves substrate delivery and thus activity) and changes in the thermal stability of the entrapped enzymes in the presence of osmolytes. Our results suggest that these additives stabilize the two proteins by altering the hydration of the entrapped protein, hence this stabilization method may prove to be applicable to a wide variety of proteins.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 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 ».