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Enregistrement W3202121410

Design, synthesis and use of chiral pheromone-based probes to study pheromone enantiomer discrimination in the pheromone binding proteins from the gypsy moth, Lymantria dispar

2021· dissertation· en· W3202121410 sur OpenAlexaboutno aff
Govardhana R. Pinnelli

Notice bibliographique

RevueSummit (Simon Fraser University) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect Pheromone Research and Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLymantria disparGypsy mothPheromoneEnantiomerSex pheromoneBiologyStereochemistryChemistryZoologyEcologyLepidoptera genitalia
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The gypsy moth is a widespread and harmful pest causing extensive damage to the Canada’s forest and orchard ecosystems. It uses (+)-disparlure as a sex pheromone. Discovery of the pheromone, including its absolute configuration, has enabled monitoring of gypsy moth populations. Disparlure of low enantiopurity is not attractive to the moths and, for this reason, enantiopure (+)-disparlure has been a synthetic target for many years. To access (+)-disparlure of high enantiopurity we have used a diastereoselective nucleophilic addition reaction with the enantiopure α-chloroaldehyde (2-chlorododecanal) that yields a stereocontrolled access to the 1,2-anti chlorohydrin core. The (+)-disparlure was prepared through a series of transformations that include a Mitsunobu inversion. We have successfully completed the synthesis of (+)-disparlure in 5 steps as compared to Iwaki’s first synthesis in 12 steps and Sharpless’s widely used synthesis in 6 steps. The same approach was used to produce 18-hydroxydisparlure enantiomers, which were coupled to a linker with an alkyne moiety at the end. The alkyne was then coupled to azide-based commercial fluorescent probes, to furnish fluorescent disparlure-based probes for physical studies. The gypsy moth has two different pheromone binding proteins, LdisPBP1 and LdisPBP2. Previously, our group has addressed the enantiomer selectivity of these two PBPs and found that PBP1 binds (-)-disparlure more strongly than (+)-disparlure, while PBP2 binds (+)-disparlure more strongly. Despite several binding assays, the interaction and discrimination of gypsy moth PBPs towards disparlure enantiomers are not fully understood due to lack of binding interaction and kinetic studies, which are technically demanding, due to the hydrophobicity of the pheromone. In this thesis, we have studied the binding interaction of deuterium-labelled (+)-disparlure and (-)-disparlure with LdisPBPs by 2H NMR spectroscopy. The results from NMR studies were correlated with the results from docking simulations of (+)-disparlure and (-)-disparlure bound to one internal site and multiple external sites of LdisPBP1 and LdisPBP2. These results indicated that (+)-disparlure and (-)-disparlure adopt different conformations and orientations in the binding pockets of LdisPBP1 and LdisPBP2. Most of the reported work on PBPs focuses on the pheromone binding affinities of PBPs. However, the pheromone-PBP interactions require more than half an hour to establish equilibrium, whereas male moths respond to female pheromones in milliseconds. Therefore, the interactions between pheromones and olfactory components such as PBPs and pheromone receptors may not be under thermodynamic control. In this thesis, we aimed to provide a dynamic perspective of pheromone-PBP interactions and to link these to the functions of PBPs. We have studied thermodynamic (Kd) and kinetic properties (kon and koff) of LdisPBPs-disparlure enantiomer interaction by fluorescence binding assays and kinetic experiments using fluorophore-tagged disparlure enantiomers. The result indicated that the binding preference of disparlure enantiomers to LdisPBPs. Based on the kinetic data of LdisPBPs with fluorophore-tagged disparlure enantiomers, we propose a kinetic model that includes a two-step binding process. Each of these two steps may contribute to a different function of the LdisPBPs.

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 enseignants0,001
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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