Controlled Peptide Solvation in Portion-Mixing Libraries of FRET Peptides: Improved Specificity Determination for Dengue 2 Virus NS2B-NS3 Protease and Human Cathepsin S
Notice bibliographique
Résumé
The solubility of peptides in aqueous buffers used for the enzyme assays is a common limitation for all peptide libraries. In principle, the more water-soluble peptides are, the more susceptible they will be to peptidase hydrolysis. We have demonstrated that this bias can be circumvented in a portion-mixing fluorescence resonance energy transfer (FRET) peptide library by introducing k (lysine in the D-form) in both termini of the peptides. This more solvated library and another one without the k were assayed using trypsin and chymotrypsin as standard peptidases with high selectivity for R and K and for hydrophobic F and Y, respectively. Significantly improved consistency of the information on substrate profiles was obtained from the solvated library. The influence of improved solvation on substrate specificity determination was successfully demonstrated by the difference in specificity observed between the two libraries employing the human cathepsin S (accepts acidic, basic, or neutral amino acids at P1 position) and Dengue 2 virus NS2B-NS3 protease (high specificity to the pair of basic amino acids K-R, R-R, or Q-R/K at P2-P1 positions). In conclusion, hydration of the peptides has a major influence on protease processing, and this bias can be reduced in bound peptide libraries, improving reliability.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».