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Enregistrement W4307502378 · doi:10.1021/acs.biomac.2c01192

Overcoming PEG─Protein Mutual Repulsion to Improve the Efficiency of PEGylation

2022· article· en· W4307502378 sur OpenAlexafffund
Ahlem Meziadi, Navid Zuberi, Hendrick W. de Haan, Marc A. Gauthier

Notice bibliographique

RevueBiomacromolecules · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Research and Treatments
Établissements canadiensOntario Tech UniversityInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPEGylationBioconjugationChemistryEthylene glycolPEG ratioReagentLysozymeSmall moleculeCombinatorial chemistryBiophysicsBiochemistryOrganic chemistryPolyethylene glycol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bioconjugation reactions, such as protein PEGylation, generally require excess reagents because of their inefficiency. Intriguingly, few reports have investigated the fundamental causes of this inefficiency. This study demonstrates that the excluded volume effect (EVE)─caused by the mutual repulsion of methoxy poly(ethylene glycol) (mPEG) and proteins under typical PEGylation conditions─causes proteins and protein-reactive mPEG (5 kDa) to self-associate into separate "protein-rich" and "mPEG-rich" nano-domains (i.e., soluble self-assemblies). To overcome this obstacle to reaction, "unreactive" low-molecular-weight mPEG was added as a co-solvent to promote the association between the larger protein and the reactive mPEG molecules by harnessing the same EVE. The near complete PEGylation of lysozyme could be achieved with close to stoichiometric amounts of reactive mPEG, and beneficial effects were observed for other proteins. Considering the general nature of the EVE (e.g., salting-out and PEGying-out), this study provides important perspectives on enhancing bioconjugation reactions, which are relevant to many nanoscale systems.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,287

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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