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Enregistrement W2376089928 · doi:10.1021/acschembio.6b00340

Advances in Enzymatic Glycoside Synthesis

2016· review· en· W2376089928 sur OpenAlexafffund
Phillip M. Danby, Stephen G. Withers

Notice bibliographique

RevueACS Chemical Biology · 2016
Typereview
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueCarbohydrate Chemistry and Synthesis
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Council for the Arts
Mots-clésGlycanGlycoside hydrolaseGlycosylationFunctional diversityGlycosyltransferaseFunction (biology)BiochemistryEnzymeMutantGlycosideComputational biologyBiologyChemistryCell biologyGlycoproteinGeneStereochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A robust platform for facile defined glycan synthesis does not exist. Yet the need for such technology has never been greater as researchers seek to understand the full scope of carbohydrate function, stretching beyond the classical roles of structure and energy storage to encompass highly nuanced cell signaling events. To comprehensively explore and exploit the full diversity of carbohydrate functions, we must first be able to synthesize them in a controlled manner. Toward this goal, traditional chemical syntheses are inefficient while nature's own synthetic enzymes, the glycosyl transferases, can be challenging to express and expensive to employ on scale. Glycoside hydrolases represent a pool of glycan processing enzymes that can be either used in a transglycosylation mode or, better, engineered to function as "glycosynthases," mutant enzymes capable of assembling glycosides. Glycosynthases grant access to valuable glycans that act as functional and structural probes or indeed as inhibitors and therapeutics in their own right. The remodelling of glycosylation patterns in therapeutic proteins via glycoside hydrolases and their mutants is an exciting frontier in both basic research and industrial scale processes.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,005

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations165
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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