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Enregistrement W2742678873 · doi:10.1007/s13361-017-1730-z

Amino Acid Insertion Frequencies Arising from Photoproducts Generated Using Aliphatic Diazirines

2017· article· en· W2742678873 sur OpenAlexafffund
Daniel S. Ziemianowicz, Ryan Bomgarden, Chris Etienne, David C. Schriemer

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society for Mass Spectrometry · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueChemical Reactions and Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChemistryComputational chemistryPhotochemistryStereochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mapping proteins with chemical reagents and mass spectrometry can generate a measure of accessible surface area, which in turn can be used to support the modeling and refinement of protein structures. Photolytically generated carbenes are a promising class of reagent for this purpose. Substituent effects appear to influence surface mapping properties, allowing for a useful measure of design control. However, to use carbene labeling data in a quantitative manner for modeling activities, we require a better understanding of their inherent amino acid reactivity, so that incorporation data can be normalized. The current study presents an analysis of the amino acid insertion frequency of aliphatic carbenes generated by the photolysis of three different diazirines: 3,3'-azibutyl-1-ammonium, 3,3’-azibutan-1-ol, and 4,4'-azipentan-1-oate. Leveraging an improved photolysis system for single-shot labeling of sub-microliter frozen samples, we used EThCD to localize insertion products in a large population of labeled peptides. Counting statistics were drawn from data-dependent LC-MS 2 experiments and used to estimate the frequencies of insertion as a function of amino acid. We observed labeling of all 20 amino acids over a remarkably narrow range of insertion frequencies. However, the nature of the substituent could influence relative insertion frequencies, within a general preference for larger polar amino acids. We confirm a large (6-fold) increase in labeling yield when carbenes were photogenerated in the solid phase (77 K) relative to the liquid phase (293 K), and we suggest that carbene labeling should always be conducted in the frozen state to avoid information loss in surface mapping experiments.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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)0,0010,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations56
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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