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Enregistrement W2146277109 · doi:10.1002/bip.22700

Convenient synthesis of collagen‐related tripeptides for segment condensation

2015· article· en· W2146277109 sur OpenAlexfundno aff
Aubrey J. Ellison, Brett VanVeller, Ronald T. Raines

Notice bibliographique

RevueBiopolymers · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCollagen: Extraction and Characterization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Institute of General Medical SciencesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésChemistryTripeptideDiketopiperazinesPeptide synthesisPeptideCondensationReagentProtecting groupCombinatorial chemistryMorpholineSolid-phase synthesisCondensation reactionOrganic chemistryExtraction (chemistry)ChloroformateChromatographyBiochemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chromatography is a common step in the solution-phase synthesis of typical peptides, as well as peptide fragments for subsequent coupling on a solid support. Combining known reagents that form readily separable byproducts is shown to eliminate this step, which wastes time and other resources. Specifically, activating carboxyl groups with isobutyl chloroformate or as pentafluorophenyl esters and using N-methyl morpholine as a base enable chromatography-free synthetic routes in which peptide products are isolated from byproducts by facile evaporation, extraction, and trituration. This methodology was used to access tripeptides related to collagen, such as Fmoc-Pro-Pro-Gly-OH and Fmoc-Pro-Hyp(tBu)-Gly-OH, in a purity suitable for solid-phase segment condensation to form collagen mimetic peptides.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,585

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)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,232 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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