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Enregistrement W4239881464 · doi:10.26434/chemrxiv-2021-qgprm

Engineering a Non-Natural Photoenzyme for Improved Photon Efficiency

2021· preprint· en· W4239881464 sur OpenAlexfundno aff
Bryce T. Nicholls, Daneil Oblinsky, Sarah I. Kurtoic, Daria Grosheva, Yuxuan Ye, Gregory D. Scholes, Todd K. Hyster

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueRadical Photochemical Reactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBasic Energy SciencesDivision of ChemistryNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Department of EnergySchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésCatalysisProtein engineeringAbsorption (acoustics)PhotonFunction (biology)Flavin groupExcited stateQuantum dotBiochemical engineeringChemistryMaterials scienceNanotechnologyPhotochemistryCombinatorial chemistryEnzymePhysicsOrganic chemistryAtomic physicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Photoenzymes are biological catalysts that use light to convert starting materials to products. These catalysts require photon absorption for each catalyst turnover, making quantum efficiency an important optimization parameter. Flavin-dependent 'ene’-reductases (EREDs) display latent photoenzymatic activity for synthetically valuable hydroalkylations; however, protein engineering has not been used to optimize this non-natural function. Here, we describe a protein engineering platform for the high throughput optimization of photoenzymes. A single round of engineering results in improved catalytic function toward the synthesis of 𝛾, 𝛿, 𝜀-lactams, and acyclic amides. Mechanistic studies indicate that key mutations can alter the enzyme's excited state dynamics, enhance its photon efficiency, and ultimately increase catalyst performance. Transient absorption spectroscopy reveals that engineered variants display dramatically decreased radical lifetimes – indicating a shift toward a concerted mechanism. Overall, this platform enables the development and optimization of photoenzymes for tailored applica-tions in chemical synthesis.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,231 · 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.

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'admission1
Résumé présentoui

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