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Enregistrement W2920042935 · doi:10.1021/acscatal.9b00064

A Parsimonious Mechanism of Sugar Dehydration by Human GDP-Mannose-4,6-dehydratase

2019· article· en· W2920042935 sur OpenAlexfundno aff
Martin Pfeiffer, C. Johansson, T. Krojer, K.L. Kavanagh, Udo Oppermann, Bernd Nidetzky

Notice bibliographique

RevueACS Catalysis · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueInfant Nutrition and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesStructural Genomics ConsortiumDiamond Light SourceVersus ArthritisFP7 People: Marie-Curie ActionsAustrian Science FundWellcome Trust
Mots-clésDehydrataseChemistryMannoseStereochemistryActive siteBiochemistryEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biosynthesis of 6-deoxy sugars, including l-fucose, involves a mechanistically complex, enzymatic 4,6-dehydration of hexose nucleotide precursors as the first committed step. Here, we determined pre- and postcatalytic complex structures of the human GDP-mannose 4,6-dehydratase at atomic resolution. These structures together with results of molecular dynamics simulation and biochemical characterization of wildtype and mutant enzymes reveal elusive mechanistic details of water elimination from GDP-mannose C5″ and C6″, coupled to NADP-mediated hydride transfer from C4″ to C6″. We show that concerted acid–base catalysis from only two active-site groups, Tyr179 and Glu157, promotes a syn 1,4-elimination from an enol (not an enolate) intermediate. We also show that the overall multistep catalytic reaction involves the fewest position changes of enzyme and substrate groups and that it proceeds under conserved exploitation of the basic (minimal) catalytic machinery of short-chain dehydrogenase/reductases.

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 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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,726

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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,257 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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