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Enregistrement W2902586537 · doi:10.1021/acsomega.8b02964

Theoretical Study of the Reactivity and Selectivity of Various Free Radicals with Cysteine Residues

2018· article· en· W2902586537 sur OpenAlexafffund
Antonio Romero-Silva, Nelaine Mora‐Diez, J. Raúl Alvarez‐Idaboy

Notice bibliographique

RevueACS Omega · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueFree Radicals and Antioxidants
Établissements canadiensThompson Rivers University
Organismes subventionnairesDirección General de Asuntos del Personal Académico, Universidad Nacional Autónoma de MéxicoNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología
Mots-clésRadicalReactivity (psychology)CysteineSelectivityChemistryCombinatorial chemistryOrganic chemistryMedicineCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Radicals in biochemical environments can lead to protein damage. Theoretical studies can help us to understand the observed radical selectivity. In this work, the kinetics and thermodynamics of the hydrogen-transfer (HT) and single-electron transfer (SET) reactions between a cysteine derivative and 17 free radicals of biological significance have been theoretically investigated in aqueous and lipid media. With the exception of the reaction with •OCCl3, all SET reactions in aqueous medium have rate constants in the diffusion-limited regime. The γ site of cysteine was found to be the most reactive for the HT reactions with all the radicals, with rate constants in the diffusion limit for •OH, •OCHCl2, and •OCCl3. The HT reactions from the α and γ positions have very similar ΔG° values and even though the β position is the least thermodynamically favored, when the HT from β is exergonic it is a more reactive site than α. The results obtained confirm that the Bell–Evans–Polanyi principle does not apply to the reactions between amino acid residues and free radicals and that reactivity comparisons demand proper kinetic calculations.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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