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Enregistrement W2057678792 · doi:10.1021/co4000979

Practical Ring-Opening Strategy for the Sequence Determination of Cyclic Peptides from One-Bead-One-Compound Libraries

2013· article· en· W2057678792 sur OpenAlexaff
Xinxia Liang, Anick Girard, Éric Biron

Notice bibliographique

RevueACS Combinatorial Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueChemical Synthesis and Analysis
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryEdman degradationCyanogen bromideLinkerCyclic peptideCombinatorial chemistryPeptideHomoserineSolid-phase synthesisTandem mass spectrometrySequence (biology)Peptide sequenceStereochemistryMass spectrometryChromatographyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of cyclic peptides in one-bead-one-compound libraries is limited by difficulties in sequencing hit compounds. Lacking a free N-terminal amine, such peptides cannot be sequenced by the Edman degradation approach, and complex fragmentation patterns are obtained by tandem mass spectrometry. To overcome this problem, we designed an alternative approach introducing a methionine residue within the macrocycle and as a linker to allow simultaneous ring-opening and release from the resin upon treatment with cyanogen bromide. The methionine linker was inverted relative to the peptide chain to allow the synthesis of cyclic peptides anchored by a lysine side chain and to avoid the presence of two C-terminal homoserine lactones on the released linear peptides. After MALDI-TOF MS/MS analysis, the peptides released from a single bead were sequenced manually and with a de novo sequencing software. The strategy described herein is compatible with commonly used amino acids and allows sequencing of cyclic peptides in one-bead-one-compound libraries, thus reducing the need for encoding.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,259 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations19
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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