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Enregistrement W3126936431 · doi:10.3390/ecsoc-24-08303

An In Silico Approach to Enzymatic Synthesis of Fucooligosaccharides Using α-l-Fucosidase from Thermotoga maritima

2020· article· en· W3126936431 sur OpenAlexaff
Emmanuel Pérez-Escalante, Luis Guillermo González-Olivares, Araceli Castañeda‐Ovando, Alma Cruz‐Guerrero, Wendolyne López-Orozco, Luis Humberto Mendoza-Huízar, Sergio Alatorre‐Santamaría

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueInfant Nutrition and Health
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFucoseThermotoga maritimaFucosidaseChemistryEnzymeDocking (animal)BiochemistryStereochemistryGlycoproteinEscherichia coliMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fucooligosaccharides comprise the primary group of human milk oligosaccharides. Due to their beneficial properties, a series of synthetic methods have been proposed to obtain them. Enzymatic methods show great promise, and α-l-fucosidase from Thermotoga maritima has emerged as a powerful catalyst for their production. Nonetheless, the enzyme’s limited substrate scope has delayed its wider application. The present work aims to compare the relative reactivity of fucose, pNP-fucose, and ethyl-fucose, while also exploring the molecular interactions of these fucosyl-donors with the enzyme through a combination DFT and docking analysis. The HOMO-LUMO band gaps range from −7.14571 to −4.24429 eV, with α/β-pNP-fucose and α-fucose being the three most reactive compounds. Moderate association energies between −6.4 to −5.5 kcal·mol−1 were found in the docking analysis, with α-pNP-fucose and both anomers of ethyl-fucose demonstrating the poorest affinity. In the case of α/β-lactose affinity to the β-fucose/enzyme complex, no significant differences were shown. We conclude that the best fucosyl-donors for transfucosylation are those that maintain an enzyme affinity and reactivity similar to pNP-fucose.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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