Optimization and Changes in the Mode of Proteolytic Turnover of Quantum Dot–Peptide Substrate Conjugates through Moderation of Interfacial Adsorption
Notice bibliographique
Résumé
Enzymes have many important roles in biology and industry, and proteases are one of the most important classes of enzymes. Semiconductor quantum dots (QDs) are attractive materials for developing protease activity probes because of their advantageous physical and optical properties; however, interactions between a protease and a QD conjugated with its substrate can affect the turnover of that substrate. Here, we study the turnover of multivalent QD-peptide substrate conjugates as a function of multiple parameters: (i) the ligand coating on the QD, including dihydrolipoic acid (DHLA), glutathione (GSH), DHLA-poly(ethylene glycol) (DHLA-PEG), and DHLA-zwitterionic sulfobetaine (DHLA-SB); (ii) the identity of the protease, including trypsin, thrombin, and plasmin; and (iii) the number of substrate and nonsubstrate biomacromolecules conjugated per QD. We show that limiting protease adsorption on QDs is critical for optimizing the turnover of conjugated peptide substrates. Protease adsorption is inhibitory, and very strong adsorption leads to an apparent "scooting" mode of activity with limited turnover. In contrast, with weaker adsorption, enhancements in the turnover rate likely result from a "hopping" mode of activity. The putative hopping mode is thought to feature processive turnover of all substrates in multivalent conjugates with a rate-limiting step of diffusion between individual conjugates, and the magnitude of such enhancements increases with decreases in adsorption. Although it was possible to passivate DHLA- and GSH-coated QDs with high densities of conjugated biomacromolecules, the most effective strategy for reducing adsorption was the substitution of these ligands. Whereas passivation incrementally increased turnover, DHLA-PEG and DHLA-SB ligands converted the mode of turnover with plasmin from scooting to hopping and the DHLA-SB enhanced the turnover rates with thrombin and trypsin by approximately an order of magnitude relative to GSH ligands. The new insights from the broad scope of this study provide an important framework for designing optimized QD conjugates as probes and sensors for enzyme activity.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».