Biochemistry of fluoroprolines: the prospect of making fluorine a bioelement
Notice bibliographique
Résumé
Due to the heterocyclic structure and distinct conformational profile, proline is unique in the repertoire of the 20 amino acids coded into proteins. Here, we summarize the biochemical work on the replacement of proline with (4R)- and (4S)-fluoroproline as well as 4,4-difluoroproline in proteins done mainly in the last two decades. We first recapitulate the complex position and biochemical fate of proline in the biochemistry of a cell, discuss the physicochemical properties of fluoroprolines, and overview the attempts to use these amino acids as proline replacements in studies of protein production and folding. Fluorinated proline replacements are able to elevate the protein expression speed and yields and improve the thermodynamic and kinetic folding profiles of individual proteins. In this context, fluoroprolines can be viewed as useful tools in the biotechnological toolbox. As a prospect, we envision that proteome-wide proline-to-fluoroproline substitutions could be possible. We suggest a hypothetical scenario for the use of laboratory evolutionary methods with fluoroprolines as a suitable vehicle to introduce fluorine into living cells. This approach may enable creation of synthetic cells endowed with artificial biodiversity, containing fluorine as a bioelement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».