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Enregistrement W3217089033

Investigating Inhibitors of a Phosphatase Enzyme

2021· article· en· W3217089033 sur OpenAlexaff
Brooke Corbiere

Notice bibliographique

RevueStudent Research Proceedings · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlkaline Phosphatase Research Studies
Établissements canadiensMacEwan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnzymeDephosphorylationAlkaline phosphataseSubstrate (aquarium)PhosphataseChemistryNon-competitive inhibitionPhosphateBiochemistryCatalysisEnzyme assayEnzyme catalysisStereochemistryBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alkaline phosphatases are enzymes responsible for dephosphorylation of phosphate monoesters. They are involved in numerous biological processes but play a particularly important role in bone development and liver function. Abnormal levels of these enzymes can have detrimental effects on the corresponding processes. This study involved enzyme kinetic studies on bovine alkaline phosphatase to test the effects of substrate and enzyme concentrations, pH, and the addition of known and novel inhibitors. Increased substrate and enzyme concentrations increased the rate of catalysis and allowed for the determination of kinetic constants; Km and Vmax. The optimal pH was determining to be approx. 10, and from comparison of rates of catalysis between uninhibited and inhibited assays, the mode of inhibition was determined to be competitive for the known inhibitors: EDTA and phosphate. Several novel thiazole-based inhibitors with different substitution patterns were also synthesized and tested for their efficacy. Department: Biology Faculty Mentor: Dr. Tina Bott

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,652
Score d'incertitude au seuil0,752

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,325 · 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 tête enseignante, 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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