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Enregistrement W3139335072 · doi:10.1371/journal.pone.0248878

Effect of physicochemical parameters on the stability and activity of garlic alliinase and its use for in-situ allicin synthesis

2021· article· en· W3139335072 sur OpenAlexafffund
Petra Janská, Zdeněk Knejzlı́k, Ayyappasamy Sudalaiyadum Perumal, Radek Jurok, Viola Tokárová, Dan V. Nicolau, František Štĕpánek, Ondřej Kašpar

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGarlic and Onion Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaBill and Carol Fox Center for Humanistic Inquiry, Emory UniversityTechnology Agency of the Czech Republic
Mots-clésAllicinChemistryAlliinAntimicrobialAntibacterial activityEnzymeMode of actionBiochemistryThiolCombinatorial chemistryUreaseBacteriaOrganic chemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Garlic is a well-known example of natural self-defence system consisting of an inactive substrate (alliin) and enzyme (alliinase) which, when combined, produce highly antimicrobial allicin. Increase of alliinase stability and its activity are of paramount importance in various applications relying on its use for in-situ synthesis of allicin or its analogues, e.g., pulmonary drug delivery, treatment of superficial injuries, or urease inhibitors in fertilizers. Here, we discuss the effect of temperature, pH, buffers, salts, and additives, i.e. antioxidants, chelating agents, reducing agents and cosolvents, on the stability and the activity of alliinase extracted from garlic. The effects of the storage temperature and relative humidity on the stability of lyophilized alliinase was demonstrated. A combination of the short half-life, high reactivity and non-specificity to particular proteins are reasons most bacteria cannot deal with allicin's mode of action and develop effective defence mechanism, which could be the key to sustainable drug design addressing serious problems with escalating emergence of multidrug-resistant (MDR) bacterial strains.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,149 · 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'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

Citations25
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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