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Enregistrement W3090427828 · doi:10.1093/femsle/fnaa162

Temperature-sensitive recombinant subtilisin protease variants that efficiently degrade molecular biology enzymes

2020· article· en· W3090427828 sur OpenAlexafffund
Vanessa C. Thompson, Bailey E. McGuire, Mia S. Frier, Max S G Legg, Tyler W Dyer, Geoff Gudavicius, Sheila Potter, Francis E. Nano

Notice bibliographique

RevueFEMS Microbiology Letters · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEnzyme Production and Characterization
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSubtilisinRecombinant DNAEnzymeProteaseBiochemistryBiologyAlkaline proteaseChemistryComputational biologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We used error-prone PCR to generate mutations in a subtilisin protease-encoding gene, and screened for recombinants that expressed temperature-sensitive (TS) variants. From the dozens of mutations that we detected in the recombinant genes we found that those mutations that affected aspartate-75 had the most profound effect on temperature stability. We thus focused our analysis on two variants of subtilisin C, the more heat-sensitive variant 24 (V24), with amino acid changes D75G, L234M and Q274P; and variant 25 (V25), with a single amino acid change, D75A. For V24 a two log-fold reduction in activity occurs in under 10 min at 50°C. For V25, a two log-fold reduction occurs at 60°C, a temperature that reduces the activity of the wild type enzyme by about 30%. The V24 variant fully inactivates enzymes commonly used in molecular biology research and in molecular diagnostics, and is stabilized against autolysis with propylene glycol concentrations of 10% or greater. The subtilisin variants are produced by a strain of Bacillus subtilis that lacks expression of its native secreted proteases, and the variants can be isolated from the supernatants using nickel affinity chromatography.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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