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Enregistrement W2053698356 · doi:10.1021/ja910544p

Macrocyclization of Linear Peptides Enabled by Amphoteric Molecules

2010· article· en· W2053698356 sur OpenAlexaff
Ryan Hili, Vishal Rai, Andrei K. Yudin

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Chemical Society · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueChemical Synthesis and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryEpimerElectrophileNucleophileCyclic peptideAmino acidMoleculeCombinatorial chemistryNucleophilic additionPeptideStereochemistryOrganic chemistryBiochemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There has been enormous interest in both naturally occurring and synthetic cyclic peptides as scaffolds that preorganize a given amino acid sequence into a rigid conformation. Such molecules have been employed as nanomaterials, imaging agents, and therapeutics. Unfortunately, the laboratory synthesis of cyclic peptides directly from linear precursors is afflicted by several thermodynamic and kinetic challenges, resulting in low chemical yields and poor chemo- and stereoselectivities. Here we report that amphoteric amino aldehydes can be used for efficient syntheses of cyclic peptides in high yields and selectivities starting from alpha-amino acids or linear peptides. The cyclizations effectively operate at unusually high molar concentrations (0.2 M), while side processes such as epimerization and cyclodimerization are not observed. The products are equipped with sites that allow for a highly specific, late-stage structural modification. The overall efficiency of the macrocyclization is due to the coexistence of nucleophilic and electrophilic reaction centers in amphoteric amino aldehydes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0020,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,223 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations230
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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