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Enregistrement W2109877846 · doi:10.1002/cbic.201500494

Derivatisable Cyanobactin Analogues: A Semisynthetic Approach

2015· article· en· W2109877846 sur OpenAlexaff
Emilia Oueis, Catherine S. Adamson, Greg Mann, Hannes Ludewig, Philip Redpath, Marie E. Migaud, Nicholas J. Westwood, James H. Naismith

Notice bibliographique

RevueChemBioChem · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMicrobial Natural Products and Biosynthesis
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilEngineering and Physical Sciences Research CouncilDirectorate for Biological SciencesSichuan UniversityWellcome Trust
Mots-clésCombinatorial chemistryChemistryCyclic peptideDehydroalanineEnzymeBiochemistryComputational biologyPeptideBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many natural cyclic peptides have potent and potentially useful biological activities. Their use as therapeutic starting points is often limited by the quantities available, the lack of known biological targets and the practical limits on diversification to fine-tune their properties. We report the use of enzymes from the cyanobactin family to heterocyclise and macrocyclise chemically synthesised substrates so as to allow larger-scale syntheses and better control over derivatisation. We have made cyclic peptides containing orthogonal reactive groups, azide or dehydroalanine, that allow chemical diversification, including the use of fluorescent labels that can help in target identification. We show that the enzymes are compatible and efficient with such unnatural substrates. The combination of chemical synthesis and enzymatic transformation could help renew interest in investigating natural cyclic peptides with biological activity, as well as their unnatural analogues, as therapeutics.

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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,526

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations24
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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