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Enregistrement W2783132301 · doi:10.1021/acs.jpclett.7b03111

Cryoprotectants Severely Exacerbate X-ray-Induced Photoreduction

2018· article· en· W2783132301 sur OpenAlexafffund
Kurt H. Nienaber, M. Jake Pushie, Julien J. H. Cotelesage, Ingrid J. Pickering, Graham N. George

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry Letters · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueEnzyme Structure and Function
Établissements canadiensRoyal University HospitalUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCanada Foundation for InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsSaskatchewan Health Research Foundation
Mots-clésX-ray absorption spectroscopyCryoprotectantChemistryCatalysisPolyethylene glycolGlycerolPhotochemistryAbsorption spectroscopyOrganic chemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Approximately 11% of enzymes contain a transition metal ion that is essential for catalytic function. Such metalloenzymes catalyze much of the most chemically challenging and biologically essential chemistry carried out by life. X-ray-based methods, predominantly macromolecular crystallography (MX) and also X-ray absorption spectroscopy (XAS), have proved essential for determining structures of transition metal ion-containing active sites in order to deduce enzyme catalytic mechanisms. However, X-ray irradiation can induce change in both the oxidation state and structure of the metal, which is problematic in structure determination. We present an XAS study of whether cryoprotectants such as polyethylene glycol (PEG) or glycerol, routinely added to MX or XAS samples to improve data quality, affect photoreduction. Our data demonstrate a remarkable 10-fold exacerbation in rate of photoreduction of Cu(II) to Cu(I) when alcohol or ether cryoprotectants are present. Our results suggest that widespread use of cryoprotectants may increase the potential for erroneous structures.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations18
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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