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Enregistrement W2081075534 · doi:10.3390/molecules181214739

Examination of the Potential for Adaptive Chirality of the Nitrogen Chiral Center in Aza-Aspartame

2013· article· en· W2081075534 sur OpenAlexafffund
Samir Bouayad‐Gervais, William D. Lubell

Notice bibliographique

RevueMolecules · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueBiochemical Analysis and Sensing Techniques
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité de Montréal
Mots-clésAspartameChemistryRacemizationChirality (physics)Residue (chemistry)ThaumatinAsparagineNitrogenStereochemistryOrganic chemistryFood scienceBiochemistryEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The potential for dynamic chirality of an azapeptide nitrogen was examined by substitution of nitrogen for the α-carbon of the aspartate residue in the sweetener S,S-aspartame. Considering that S,S- and R,S-aspartame possess sweet and bitter tastes, respectively, a bitter-sweet taste of aza-aspartame 9 could be indicative of a low isomerization barrier for nitrogen chirality inter-conversion. Aza-aspartame 9 was synthesized by a combination of hydrazine and peptide chemistry. Crystallization of 9 indicated a R,S-configuration in the solid state; however, the aza-residue chiral center was considerably flattened relative to its natural amino acid counterpart. On tasting, the authors considered aza-aspartame 9 to be slightly bitter or tasteless. The lack of bitter sweet taste of aza-aspartame 9 may be due to flattening from sp2 hybridization in the urea as well as a high barrier for sp3 nitrogen inter-conversion, both of which may interfere with recognition by taste receptors.

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 enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,151

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations17
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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