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Enregistrement W2756573149 · doi:10.1021/acs.iecr.7b02872

Noncovalent Immobilization of Optimized Bacterial Cytochrome P450 BM3 on Functionalized Magnetic Nanoparticles

2017· article· en· W2756573149 sur OpenAlexafffund
Atieh Bahrami, Thierry Vincent, Alain Garnier, Faı̈çal Larachi, John Boukouvalas, Maria C. Iliuta

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEnzyme Catalysis and Immobilization
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiocatalysisChemistryHydroxylationCofactorAdsorptionContext (archaeology)EnzymeImmobilized enzymeActive siteCombinatorial chemistryCatalysisOrganic chemistryReaction mechanismBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A stable insoluble P450 BM3 system that can be easily separated from the reaction medium for recycling, while using less-expensive cofactors (NADH and BNAH) than costly NADPH, can represent a promising biocatalyst in industrial applications. In this context, the present work investigates the immobilization of double mutant cytochrome P450 BM3 (R966D/W1046S) by adsorption and cross-linking-adsorption on Ni 2+ -functionalized magnetic nanoparticles (MNPs). By oxidizing NADH or BNAH, the immobilized BM3 succeeded in hydroxylating the substrates (10- p NCA and myristic acid) to a similar degree as the free enzyme. The adsorbed enzyme showed 88% hydroxylation residual activity after five reaction cycles (five continuous days), which was increased to 100% by cross-linking the adsorbed enzyme. In addition, the cross-linked-adsorbed enzyme kept 41% of its initial activity toward NADH after one month of storage at 4 °C, while the free enzyme showed only 31% residual activity after 1 week and was inactive afterward. The results of this work highlighted that the appropriate choice of the enzyme-support-cofactor system can result in an active, stable, and recyclable biocatalyst, which could attract growing industry interest.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,733

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations17
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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