Binding Interaction Between Boronic Acid Derivatives with Monosaccharaides: Effect of Structural Change of Monosaccharaides Upon Binding Using S–V Plots
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sugar sensing and continuous monitoring of glucose (CGM) play an important and vital role in controlling diabetes. The present enzyme‐based sugar sensors have their own drawbacks. Problems associated with them have encouraged alternate approaches to design new sensors. Among many, fluorescent intensity change based sensors are drawing more attention. Fluorescence sensors based on boronic acid derivatives are more popular because of their ability to reversibly bind diol‐containing compounds. Here, the binding ability of two boronic acid derivatives, namely 2‐methylphenyl boronic acid (B1) and 3‐methoxyphenyl boronic acid (B2) with mono saccharides (sugars), is under investigation. The sugar concentration is kept nearly 1000 times more than that of boronic acid. The interactions of B1 and B2 with three saccharides ( d ‐sorbitol, dextrose, and fructose) are studied by absorbance and steady‐state fluorescence. Both B1 and B2 fluorescence is quenched by formation of esters with saccharides. The results of absorbance and fluorescence measurements indicate that the studied sugars can be ordered by their affinity to B1 as: d ‐sorbitol > xylose > dextrose and for B2 as: dextrose > xylose > d ‐sorbitol. In each case, slope of modified S–V plots is nearly one indicating only a single binding site in boronic acids for sugars.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».