Measuring Kinetic Isotope Effects in Enzyme Reactions Using Time-Resolved Electrospray Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Kinetic isotope effect (KIE) measurements are a powerful tool for studying enzyme mechanisms; they can provide insights into microscopic catalytic processes and even structural constraints for transition states. However, KIEs have not come into widespread use in enzymology, due in large part to the requirement for prohibitively cumbersome experimental procedures and daunting analytical frameworks. In this work, we introduce time-resolved electrospray ionization mass spectrometry (TRESI-MS) as a straightforward, precise, and inexpensive method for measuring KIEs. Neither radioisotopes nor large amounts of material are needed and kinetic measurements for isotopically "labeled" and "unlabeled" species are acquired simultaneously in a single "competitive" assay. The approach is demonstrated first using a relatively large isotope effect associated with yeast alcohol dehydrogenase (YADH) catalyzed oxidation of ethanol. The measured macroscopic KIE of 2.19 ± 0.05 is consistent with comparable measurements in the literature but cannot be interpreted in a way that provides insights into isotope effects in individual microscopic steps. To demonstrate the ability of TRESI-MS to directly measure intrinsic KIEs and to characterize the precision of the technique, we measure a much smaller (12)C/(13)C KIE associated specifically with presteady state acylation of chymotrypsin during hydrolysis of an ester substrate.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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 ».