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Enregistrement W2105757566 · doi:10.1039/c2gc35604j

Dual use of a chemical auxiliary: molecularly imprinted polymers for the selective recovery of products from biocatalytic reaction mixtures

2012· article· en· W2105757566 sur OpenAlexafffund
Aaron T. Larsen, Tiffany Lai, Vanja Polic, Karine Auclair

Notice bibliographique

RevueGreen Chemistry · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical chemistry methods development
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChemistryMolecularly imprinted polymerBiocatalysisYield (engineering)SelectivityTheobromineCombinatorial chemistryChemical modificationOrganic chemistryChemical stabilityCatalysisMaterials scienceReaction mechanism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Auxiliary-directed biocatalysis is a powerful and relatively benign tool for chemical synthesis. We recently reported the use of theobromine as a chemical auxiliary for directing CYP3A4-catalyzed oxidations with predictable regio-, chemo- and stereo-selectivity (J. Am. Chem. Soc., 2011, 133, 7853). This highly successful strategy enabled the direct, regio- and stereo-selective hydroxylation of unactivated C–H bonds. However, recovering the products and starting materials from the resulting biocatalytic mixtures has proven challenging. To address this issue, we capitalized on the chemical auxiliary present on the starting material and enzymatic reaction products. The chemical auxiliary was used as a template to generate molecularly imprinted polymers (MIPs). When used in solid-phase extractions, the MIPs reported here allow for the recovery (>90%) of theobromine-containing products and starting materials from complex mixtures such as cellular membrane extracts. This strategy, which avoids the use of large amounts of organic solvents, represents an effective, easily-tailored, and reusable way to improve the recovered yield of biocatalytic transformations while extending the usefulness of a chemical auxiliary.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,234 · 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.

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

Citations14
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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