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Enregistrement W4299622243

Computational and nonglycosylated systems: a simpler approach for development of nanosized PEGylated proteins

2016· article· en· W4299622243 sur OpenAlexaboutno aff
Habibollah Mirzaei, B Kazemi, M Bandehpour, Alireza Shoari, V Asgary, Ardestani MS, A Madadkar-Sobhani, Ahangari Cohan R

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGlycosylation and Glycoproteins Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputational biologyComputer scienceBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hadi Mirzaei,1 Bahram Kazemi,1 Mojgan Bandehpour,1 Alireza Shoari,2 Vahid Asgary,2 Mehdi Shafiee Ardestani,3 Armin Madadkar-Sobhani,4 Reza Ahangari Cohan2 1Department of Biotechnology, School of Medicine, Shahid Beheshti University of Medical Sciences, Tehran, Iran; 2Department of Pilot Nanobiotechnology, Pasteur Institute of Iran, Tehran, Iran; 3Department of Radiopharmacy, Pharmacy Faculty, Tehran University of Medical Sciences, Tehran, Iran; 4Faculty of Science, University of Ontario Institute of Technology, Oshawa, Canada Abstract: Cysteine PEGylation includes several steps, and is difficult to manage in practice. In the current investigation, the cysteine PEGylation of erythropoietin analogs was examined using computational and nonglycosylated systems to define a simpler approach for specific PEGylation. Two model analogs (E31C and E89C) were selected for PEGylation based on lowest structural deviation from the native form, accessibility, and nucleophilicity of the free thiol group. The selected analogs were cloned and the expression was assessed by sodium dodecyl sulfate–polyacrylamide gel electrophoresis and Western blot using Coomassie blue staining and anti-His monoclonal antibody, respectively. PEGylation with 20 kDa mPEG-maleimide resulted in 79% and 82% conjugation yield for E31C and E89C nonglycosylated erythropoietin (ngEPO) analogs, respectively. The size distribution and charge analysis showed an increase in size and negative charge of the PEGylated forms compared with nonconjugated ones. Biological assay revealed that E31C and E89C mutations and subsequent PEGylation of ngEPO analogs have no deleterious effects on in vitro biological activity when compared to CHO-derived recombinant human erythropoietin. In addition, PEG-conjugated ngEPOs showed a significant increase in plasma half-lives after injection into rats when compared to nonconjugated ones. The development of the cysteine-PEGylated proteins using nonglycosylated expression system and in silico technique can be considered an efficient approach in terms of optimization of PEGylation parameters, time, and cost. Keywords: site-specific PEGylation, nonglycosylated expression systems, computational methods, erythropoietin

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,192
Tête enseignante GPT0,516
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 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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