Towards Precision Engineering of Canonical Polyketide Synthase Domains: Recent Advances and Future Prospects
Notice bibliographique
Résumé
Modular polyketide synthases (mPKSs) build functionalized polymeric chains, some of which have become blockbuster therapeutics. Organized into repeating clusters (modules) of independently-folding domains, these assembly-line-like megasynthases can be engineered by introducing non-native components. However, poor introduction points and incompatible domain combinations can cause both unintended products and dramatically reduced activity. This limits the engineering and combinatorial potential of mPKSs, precluding access to further potential therapeutics. Different regions on a given mPKS domain determine how it interacts both with its substrate and with other domains. Within the assembly line, these interactions are crucial to the proper ordering of reactions and efficient polyketide construction. Achieving control over these domain functions, through precision engineering at key regions, would greatly expand our catalogue of accessible polyketide products. Canonical mPKS domains, given that they are among the most well-characterized, are excellent candidates for such fine-tuning. The current minireview summarizes recent advances in the mechanistic understanding and subsequent precision engineering of canonical mPKS domains, focusing largely on developments in the past year.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».