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Enregistrement W2280489664 · doi:10.1021/jacs.5b11814

Understanding Programming of Fungal Iterative Polyketide Synthases: The Biochemical Basis for Regioselectivity by the Methyltransferase Domain in the Lovastatin Megasynthase

2015· article· en· W2280489664 sur OpenAlexaff
Ralph A. Cacho, Justin A J Thuss, Wei Xu, Randy Sanichar, Zhizeng Gao, Allison Nguyen, John C. Vederas, Yi Tang

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Chemical Society · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMicrobial Natural Products and Biosynthesis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Center for Chronic Disease Prevention and Health PromotionNational Institute of General Medical Sciences
Mots-clésChemistryPolyketidePolyketide synthaseStereochemistryRegioselectivityAcyltransferaseSubstrate (aquarium)EnzymeMoietyMethyltransferaseBiosynthesisCofactorCombinatorial chemistryBiochemistryMethylationGeneBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Highly reducing polyketide synthases (HR-PKSs) from fungi synthesize complex natural products using a single set of domains in a highly programmed, iterative fashion. The most enigmatic feature of HR-PKSs is how tailoring domains function selectively during different iterations of chain elongation to afford structural diversity. Using the lovastatin nonaketide synthase LovB as a model system and a variety of acyl substrates, we characterized the substrate specificity of the LovB methyltransferase (MT) domain. We showed that, while the MT domain displays methylation activity toward different β-ketoacyl groups, it is exceptionally selective toward its naturally programmed β-keto-dienyltetraketide substrate with respect to both chain length and functionalization. Accompanying characterization of the ketoreductase (KR) domain displays broader substrate specificity toward different β-ketoacyl groups. Our studies indicate that selective modifications by tailoring domains, such as the MTs, are achieved by higher kinetic efficiency on a particular substrate relative to the rate of transformation by other competing domains.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,446

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations95
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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