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Enregistrement W2551484138 · doi:10.1071/ch16589

Synthesis and Protein Engineering Applications of Cyclotides

2016· article· en· W2551484138 sur OpenAlexaff
Haiou Qu, Bronwyn J. Smithies, Thomas Durek, David J. Craik

Notice bibliographique

RevueAustralian Journal of Chemistry · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiochemical and Structural Characterization
Établissements canadiensBC Research (Canada)
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilMedical Research Council
Mots-clésChemistryNative chemical ligationCombinatorial chemistryBiocatalysisProtein engineeringCyclic peptideResidue (chemistry)LinkerProtein designChemical ligationChemical synthesisPeptideFolding (DSP implementation)Protein foldingStereochemistryEnzymeProtein structureBiochemistryCatalysisReaction mechanismIn vitroComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cyclotides are a group of plant-derived peptides with a head-to-tail cyclized backbone that is stabilized by three knotted disulfide bonds. Their exceptional stability and tolerance for residue substitutions have led to interest in their application as drug design scaffolds. To date, chemical synthesis has been the dominant methodology for producing cyclotides and their analogues. Native chemical ligation is the most common strategy to generate the cyclic backbone and has been highly successful at producing a wide range of cyclotides for studies of structure–activity relationships. Both this and other chemical approaches require a specific linker at the C-terminus and typically involve a non-directed folding (disulfide oxidation) regimen, which can sometimes be a limiting factor in final yields. Following the recent discovery of enzymes involved in peptide cyclization in planta, site-specific and highly efficient enzymatic ligations have been used for synthetic cyclotide backbone cyclization. In this review, chemical synthesis strategies and approaches involving cyclization via enzymes for the production of cyclotides are described.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations20
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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