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Enregistrement W3191561331 · doi:10.1039/d1ob01213d

Experimental lipophilicity scale for coded and noncoded amino acid residues

2021· article· en· W3191561331 sur OpenAlexafffund
Vladimir Kubyshkin

Notice bibliographique

RevueOrganic & Biomolecular Chemistry · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA and protein synthesis mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésLipophilicityAmino acidChemistryTryptophanPolarity (international relations)DerivatizationPhenylalanineAromatic amino acidsLysineTyrosineOrganic chemistryBiochemistryHigh-performance liquid chromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Among other features, the polarity of amino acid residues is the key parameter for understanding their role in proteins. The wide occurrence of protein modifications in nature and the advent of genetic code engineering techniques created a need for an experimental polarity value integrating both coded (canonical) and noncoded (noncanonical) residues on one universal scale. To address this issue, this work reports on a polarity scale based on the experimental lipophilicity of methyl esters of N-acetylamino acids. The derivatization of amino acids was performed in two steps under mild conditions that allowed conversion of a wide array of amino acids into analytical derivatives. The partitioning/distribution between octan-1-ol and water/buffer was measured using the intensity of the NMR signal as a characteristic for the concentration. The reference set of twenty coded amino acids generated log P values spanning 5.1 units: from tryptophan being the most hydrophobic to aspartate being the most hydrophilic. Furthermore, lipophilicity was measured for a set of analogues of phenylalanine, tyrosine, tryptophan, methionine, proline, and lysine that are typical in nature and/or laboratory practice. The polarity scale reported here will aid the rationalization of amino acid replacements in proteins, and will guide further efforts in experimental genetic code engineering.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations27
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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