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Enregistrement W2092180841 · doi:10.1021/ed081p1048

Chemical Modification of Papain and Subtilisin: An Active Site Comparison. An Undergraduate Biochemistry Experiment

2004· article· en· W2092180841 sur OpenAlexaff
Mireille St-Vincent, Michael H. Dickman

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical Education · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueClick Chemistry and Applications
Établissements canadiensUniversité de Saint-Boniface
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubtilisinPapainProteasesChemistrySerine proteaseCysteineSerinePhenylmethylsulfonyl FluorideActive siteResidue (chemistry)EnzymeStereochemistryBiochemistryProtease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This experiment demonstrates the specific chemistry of cysteine and serine residues in the active sites of papain and subtilisin. While both protease enzymes catalyze the same reaction on similar substrates, papain uses cysteine to cleave peptide bonds and subtilisin employs serine for the same transformation. Treatment of both enzymes with methyl methanethiosulfonate and phenylmethylsulfonyl fluoride modifies papain and subtilisin, respectively, rendering them inactive. Methyl methanethiosulfonate reacts rapidly and exclusively with available thiols to form mixed disulfides. In the case of papain, the sole available thiol is cysteine-25 in the active site. Once this residue is modified, no further enzymatic activity is observed. Interestingly, the free thiol at cysteine-25 can be easily regenerated from the mixed disulfide, and the return of efficient catalysis can be observed. Phenylmethylsulfonyl fluoride reacts irreversibly with activated serines resulting in near complete inhibition of serine proteases. Subtilisin is modified at serine-221 to give the sulfonic ester rendering the enzyme ineffective at forming an acyl–enzyme complex with a substrate. The comparison of papain and subtilisin highlights the active site differences between the two proteases. The entire experiment can be completed in two, three-hour laboratory periods, or it could be shortened to a single, three-hour period.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,798

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,313 · 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

Citations6
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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