Computational Investigation of Glycosylase and β-Lyase Activity Facilitated by Proline: Applications to FPG and Comparisons to hOgg1
Notice bibliographique
Résumé
Quantum mechanical methods are used to investigate the chemical steps during the bifunctional (glycosylase and β-lyase) activity of bacterial FPG DNA glycosylase, which removes the major oxidation product (8-oxoguanine) from DNA as part of the base excision repair process. To facilitate investigation of all potential pathways, the smallest chemically relevant model is implemented, namely a modified OG nucleoside-3'-monophosphate and a truncated proline nucleophile. Potential energy surfaces are characterized with SMD-M06-2X/6-311+G(2df,2p)//PCM-B3LYP/6-31G(d) and compared to a previous study on the analogues human enzyme (hOgg1), which uses a lysine nucleophile (Kellie, J. L.; Wetmore, S. D. J. Phys. Chem. B 2012, 116, 10786-10797). Our large calculated barriers indicate that FPG must actively catalyze the three main phases of the overall reaction, namely, deglycosylation, (deoxyribose) ring-opening, and β-elimination, and provide clues about how this is achieved through comparison to accurate crystal structures. The main conclusions about key mechanistic steps hold true regardless of the nucleophile, suggesting that most major differences in the relative activity of FPG and hOgg1 are primarily due to other active site residues. Nevertheless, support for possible monofunctional (deglycosylation only) activity is only evident when lysine is the nucleophile. This finding agrees with experimental observations of monofunctional activity of hOgg1 and further supports the broadly accepted bifunctional activity of FPG.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».