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Enregistrement W1997710934 · doi:10.1515/bc.2008.118

Substrate specificity determination of mouse implantation serine proteinase and human kallikrein-related peptidase 6 by phage display

2008· article· en· W1997710934 sur OpenAlexaff
Navneet Sharma, Κατερίνα Οικονομοπούλου, Ken‐ichi Ito, Bernard Renaux, Eleftherios P. Diamandis, Morley D. Hollenberg, Derrick E. Rancourt

Notice bibliographique

RevueBiological Chemistry · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoagulation, Bradykinin, Polyphosphates, and Angioedema
Établissements canadiensUniversity of TorontoMount Sinai HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiopanningKallikreinTrypsinSerineBiochemistryPhage displaySerine proteasePeptide libraryEnzymeChymotrypsinChemistryMolecular biologyProteasesTryptophanPeptideProteinase 3ProteaseBiologyAmino acidPeptide sequenceGeneAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We constructed a random library of hexapeptides displayed on the surface of bacteriophage T7 to determine the substrate specificity of proteinases. The phage-displayed library was subjected to repeated rounds of biopanning with native implantation serine proteinase and recombinant human kallikrein-related peptidase 6 (KLK6) followed by selection and identification of putative substrates. For both enzymes, the results obtained demonstrate a preference for arginine and lysine at multiple positions in the recognition cleavage motif, confirming their previously reported trypsin-like substrate specificity. In the case of KLK6, there is also a pronounced presence of tryptophan within the cleaved peptide sequences, indicating its potential dual substrate specificity, acting as both a trypsin and chymotrypsin-like enzyme.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,530

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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