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Enregistrement W2329559969 · doi:10.1021/cb300187t

Quantitative Synthesis of Genetically Encoded Glycopeptide Libraries Displayed on M13 Phage

2012· article· en· W2329559969 sur OpenAlexaff
Simon Ng, Mohammad Reza Jafari, Wadim L. Matochko, Ratmir Derda

Notice bibliographique

RevueACS Chemical Biology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGlycosylation and Glycoproteins Research
Établissements canadiensAlberta Glycomics CentreUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhage displayGlycopeptideCombinatorial chemistryPhagemidPeptide libraryMoietyPeptideChemistryComputational biologyBiologyBiochemistryPeptide sequenceBacteriophageGeneStereochemistryEscherichia coli

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phage display is a powerful technology that enables the discovery of peptide ligands for many targets. Chemical modification of phage libraries have allowed the identification of ligands with properties not encountered in natural polypeptides. In this report, we demonstrated the synthesis of 2 × 10(8) genetically encoded glycopeptides from a commercially available phage-displayed peptide library (Ph.D.-7) in a two-step, one-pot reaction in <1.5 h. Unlike previous reports, we bypassed genetic engineering of phage. The glycan moiety was introduced via an oxime ligation following oxidation of an N-terminal Ser/Thr; these residues are present in the peptide libraries at 20-30% abundance. The construction of libraries was facilitated by simple characterization, which directly assessed the yield and regioselectivity of chemical reactions performed on phage. This quantification method also allowed facile yield determination of reactions in 10(9) distinct molecules. We envision that the methodology described herein will find broad application in the synthesis of custom chemically modified phage libraries.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,281 · 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'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

Citations102
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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