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Enregistrement W2093702828 · doi:10.1371/journal.pone.0068421

Factors Controlling the Redox Potential of ZnCe6 in an Engineered Bacterioferritin Photochemical ‘Reaction Centre’

2013· article· en· W2093702828 sur OpenAlexafffund
Abdulla Mahboob, S. Vassiliev, Prashanth K. Poddutoori, Art van der Est, Doug Bruce

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePhotosynthetic Processes and Mechanisms
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesCompute Canada
Mots-clésRedoxChemistryTyrosinePhotochemistryPhotosynthetic reaction centrePhotosystem IIPhotosynthesisElectron transferBiochemistryInorganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Photosystem II (PSII) of photosynthesis has the unique ability to photochemically oxidize water. Recently an engineered bacterioferritin photochemical 'reaction centre' (BFR-RC) using a zinc chlorin pigment (ZnCe6) in place of its native heme has been shown to photo-oxidize bound manganese ions through a tyrosine residue, thus mimicking two of the key reactions on the electron donor side of PSII. To understand the mechanism of tyrosine oxidation in BFR-RCs, and explore the possibility of water oxidation in such a system we have built an atomic-level model of the BFR-RC using ONIOM methodology. We studied the influence of axial ligands and carboxyl groups on the oxidation potential of ZnCe6 using DFT theory, and finally calculated the shift of the redox potential of ZnCe6 in the BFR-RC protein using the multi-conformational molecular mechanics-Poisson-Boltzmann approach. According to our calculations, the redox potential for the first oxidation of ZnCe6 in the BRF-RC protein is only 0.57 V, too low to oxidize tyrosine. We suggest that the observed tyrosine oxidation in BRF-RC could be driven by the ZnCe6 di-cation. In order to increase the efficiency of tyrosine oxidation, and ultimately oxidize water, the first potential of ZnCe6 would have to attain a value in excess of 0.8 V. We discuss the possibilities for modifying the BFR-RC to achieve this goal.

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 seuil0,004

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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations5
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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