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Enregistrement W2913744061 · doi:10.1039/c9ob00070d

Promotion of the collagen triple helix in a hydrophobic environment

2019· article· en· W2913744061 sur OpenAlexaff
Vladimir Kubyshkin, Nediljko Budiša

Notice bibliographique

RevueOrganic & Biomolecular Chemistry · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCollagen: Extraction and Characterization
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésTriple helixChemistryPromotion (chess)Collagen helixHelix (gastropod)StereochemistryZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In contrast to many other water-soluble peptide arrangements, the formation of a triple helix in collagen proceeds inside out: polar glycyl residues form the interior, whereas nonpolar prolyl side chains constitute the exterior. In our work, we decided to exploit this aspect of the peptide architecture in order to create hyperstable collagen mimicking peptides (CMPs). The key element of this study is the environment. Given that the peptide assembles in a nonpolar medium, the collapse of the polar peptide backbone into the triple helix should become more favorable. Following this idea, we prepared CMPs based on hydrophobic proline analogues. The synthesis was performed by a combination of liquid- and solid-phase approaches: first, hexapeptides were prepared in solution, and then these were launched into conventional Fmoc-based peptide synthesis on a solid support. The resulting peptides showed an excellent signal of the triple helix in the model nonpolar solvent (octanol) according to circular dichroism observations. In a study of a series of oligomers, we found that the minimal length of the peptides required for triple helical assembly is substantially lower compared to water-soluble CMPs. Our results suggest further explorations of the CMPs in hydrophobic media; in particular, we highlight the suggestion that collagen could be converted into a membrane protein.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,177 · 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.

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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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