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Enregistrement W2762031286 · doi:10.1021/acs.jpca.7b08334

Mechanism Underlying the Nucleobase-Distinguishing Ability of Benzopyridopyrimidine (BPP)

2017· article· en· W2762031286 sur OpenAlexaff
Michał Andrzej Kochman, Andrzej Bil, R. J. Dwayne Miller

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry A · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDNA and Nucleic Acid Chemistry
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDeutsche ForschungsgemeinschaftMax-Planck-GesellschaftFrancis Crick Institute
Mots-clésNucleobaseGuanineChemistryBase pairHydrogen bondStereochemistryPurineDNAMoleculeBiochemistryNucleotideEnzymeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Benzopyridopyrimidine (BPP) is a fluorescent nucleobase analogue capable of forming base pairs with adenine (A) and guanine (G) at different sites. When incorporated into oligodeoxynucleotides, it is capable of differentiating between the two purine nucleobases by virtue of the fact that its fluorescence is largely quenched when it is base-paired to guanine, whereas base-pairing to adenine causes only a slight reduction of the fluorescence quantum yield. In the present article, the photophysics of BPP is investigated through computer simulations. BPP is found to be a good charge acceptor, as demonstrated by its positive and appreciably large electron affinity. The selective quenching process is attributed to charge transfer (CT) from the purine nucleobase, which is predicted to be efficient in the BPP-G base pair, but essentially inoperative in the BPP-A base pair. The CT process owes its high selectivity to a combination of two factors: the ionization potential of guanine is lower than that of adenine, and less obviously, the site occupied by guanine enables a greater stabilization of the CT state through electrostatic interactions than the one occupied by adenine. The case of BPP illustrates that molecular recognition via hydrogen bonding can enhance the selectivity of photoinduced CT processes.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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