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Enregistrement W2565980342 · doi:10.3390/md15010005

Structure-Based Design and Synthesis of a New Phenylboronic-Modified Affinity Medium for Metalloprotease Purification

2016· article· en· W2565980342 sur OpenAlexafffund
Shangyong Li, Linna Wang, Ximing Xu, Sheng‐Xiang Lin, Yuejun Wang, Jianhua Hao

Notice bibliographique

RevueMarine Drugs · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeptidase Inhibition and Analysis
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaMinistère de l'Économie, de la Science et de l'Innovation - QuébecNational Science Foundation
Mots-clésBoronic acidChemistryPhenylboronic acidMoietyMetalloproteinaseCombinatorial chemistryCovalent bondAffinity chromatographyCyanuric chlorideLigand (biochemistry)Docking (animal)Matrix metalloproteinaseEnzymeBiochemistryChromatographyOrganic chemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metalloproteases are emerging as useful agents in the treatment of many diseases including arthritis, cancer, cardiovascular diseases, and fibrosis. Studies that could shed light on the metalloprotease pharmaceutical applications require the pure enzyme. Here, we reported the structure-based design and synthesis of the affinity medium for the efficient purification of metalloprotease using the 4-aminophenylboronic acid (4-APBA) as affinity ligand, which was coupled with Sepharose 6B via cyanuric chloride as spacer. The molecular docking analysis showed that the boron atom was interacting with the hydroxyl group of Ser176 residue, whereas the hydroxyl group of the boronic moiety is oriented toward Leu175 and His177 residues. In addition to the covalent bond between the boron atom and hydroxyl group of Ser176, the spacer between boronic acid derivatives and medium beads contributes to the formation of an enzyme-medium complex. With this synthesized medium, we developed and optimized a one-step purification procedure and applied it for the affinity purification of metalloproteases from three commercial enzyme products. The native metalloproteases were purified to high homogeneity with more than 95% purity. The novel purification method developed in this work provides new opportunities for scientific, industrial and pharmaceutical projects.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,293
Score d'incertitude au seuil0,543

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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