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Enregistrement W2125930269 · doi:10.3390/molecules16108569

A QM/MM–Based Computational Investigation on the Catalytic Mechanism of Saccharopine Reductase

2011· article· en· W2125930269 sur OpenAlexafffund
Joel N. Almasi, Eric A. C. Bushnell, James W. Gauld

Notice bibliographique

RevueMolecules · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Structure and Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Innovation Trust
Mots-clésONIOMChemistryQM/MMReductaseCatalysisStereochemistryComputational chemistryEnzymeBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Saccharopine reductase from Magnaporthe grisea, an NADPH-containing enzyme in the α-aminoadipate pathway, catalyses the formation of saccharopine, a precursor to L-lysine, from the substrates glutamate and α-aminoadipate-δ-semialdehyde. Its catalytic mechanism has been investigated using quantum mechanics/molecular mechanics (QM/MM) ONIOM-based approaches. In particular, the overall catalytic pathway has been elucidated and the effects of electron correlation and the anisotropic polar protein environment have been examined via the use of the ONIOM(HF/6-31G(d):AMBER94) and ONIOM(MP2/6-31G(d)//HF/6-31G(d):AMBER94) methods within the mechanical embedding formulism and ONIOM(MP2/6-31G(d)//HF/6-31G(d):AMBER94) and ONIOM(MP2/6-311G(d,p)//HF/6-31G(d):AMBER94) within the electronic embedding formulism. The results of the present study suggest that saccharopine reductase utilises a substrate-assisted catalytic pathway in which acid/base groups within the cosubstrates themselves facilitate the mechanistically required proton transfers. Thus, the enzyme appears to act most likely by binding the three required reactant molecules glutamate, α-aminoadipate-δ-semialdehyde and NADPH in a manner and polar environment conducive to reaction.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations7
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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