Binding Affinity of Concanavalin A to Native and Acid-Hydrolyzed Phytoglycogen Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Phytoglycogen (PG) is a polysaccharide produced in the kernels of sweet corn as soft, highly branched, compact nanoparticles. Its tree-like or dendritic architecture, combined with a high-safety profile, makes PG nanoparticles attractive for use in biological applications, many of which rely on the association or binding of small biomolecules. We have developed a methodology to functionalize surface plasmon resonance (SPR) sensor surfaces with PG nanoparticles, and we demonstrate the utility of the PG-functionalized SPR sensor by measuring the binding affinity of the tetrameric concanavalin A (ConA) protein to both native PG nanoparticles and smaller, softer acid-hydrolyzed PG nanoparticles. We measure comparable values of the equilibrium association constant K for native and acid-hydrolyzed PG, with a slightly smaller value for the acid-hydrolyzed particles that we attribute to unfavorable lateral interactions between the tetrameric subunits of ConA due to the increase in surface curvature of the smaller acid-hydrolyzed PG particles. We also use infrared reflection-absorption spectroscopy (IRRAS) to show that ConA maintains a large fraction of its native conformation, and thus its bioactivity, upon binding to PG, representing an important step toward the realization of PG as a novel bioactive delivery vehicle.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».