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Enregistrement W4300233680 · doi:10.17615/6j4h-bb63

General Chemoselective and Redox-Responsive Ligation and Release Strategy

2020· article· en· W4300233680 sur OpenAlexfundno aff
Sung Jin Park, Muhammad N. Yousaf, Debjit Dutta, Nathan P. Westcott, Wei Luo

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueChemical Synthesis and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésRedoxLigationChemistryComputer scienceComputational biologyMedicineBiologyInternal medicineOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report a switchable redox click and cleave reaction strategy for conjugating and releasing a range of molecules on demand. This chemoselective redox-responsive ligation (CRRL) and release strategy is based on a redox switchable oxime linkage that is controlled by mild chemical or electrochemical redox signals and can be performed at physiological conditions without the use of a catalyst. Both conjugation and release reactions are kinetically well behaved and quantitative. The CRRL strategy is synthetically modular and easily monitored and characterized by routine analytical techniques. We demonstrate how the CRRL strategy can be used for the dynamic generation of cyclic peptides and the ligation of two different peptides that are stable but can be selectively cleaved upon changes in the redox environment. We also demonstrate a new redox based delivery of cargoes to live cells strategy via the CRRL methodology by synthesizing a FRET redox-responsive probe that is selectively activated within a cellular environment. We believe the ease of the CRRL strategy should find wide use in a range of applications in biology, tissue engineering, nanoscience, synthetic chemistry, and material science and will expand the suite of current conjugation and release strategies.

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)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,007

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,219 · 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
Publié2020
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Résumé présentoui

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