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Enregistrement W3173795898 · doi:10.1139/cjc-2021-0124

Biochemical and biophysical investigation of the HalM2 lanthipeptide synthetase using mass spectrometry

2021· article· en· W3173795898 sur OpenAlexaffvenue
Sally R. Hamry, Christopher J. Thibodeaux

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMicrobial Natural Products and Biosynthesis
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryMass spectrometryComputational biologyCombinatorial chemistryPeptideEnzymeSubstrate (aquarium)BiochemistryChromatographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rapid emergence of antimicrobial resistance in clinical settings has called for renewed efforts to discover and develop new antimicrobial compounds. Lanthipeptides present a promising, genetically encoded molecular scaffold for the engineering of structurally complex, biologically active peptides. These peptide natural products are constructed by enzymes (lanthipeptide synthetases) with relaxed substrate specificity that iteratively modify the precursor lanthipeptide to generate structures with defined sets of thioether macrocycles. The mechanistic features that guide the maturation of lanthipeptides into their proper, fully modified forms are obscured by the complexity of the multistep maturation and the large size and dynamic structures of the synthetases and precursor peptides. Over the past several years, our lab has been developing a suite of mass spectrometry-based techniques that are ideally suited to untangling the complex reaction sequences and molecular interactions that define lanthipeptide biosynthesis. This review focuses on our development and application of these mass spectrometry-based techniques to investigate the biochemical, kinetic, and biophysical properties of the haloduracin β class II lanthipeptide synthetase, HalM2.

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)0,000
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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