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Enregistrement W4318262818 · doi:10.1021/jacs.2c06693

Genetic Perturbation Alters Functional Substates in Alkaline Phosphatase

2023· article· en· W4318262818 sur OpenAlexaff
Morito Sakuma, Shingo Honda, Hiroshi Ueno, Kazuhito V. Tabata, Kentaro Miyazaki, Nobuhiko Tokuriki, Hiroyuki Noji

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Chemical Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlkaline Phosphatase Research Studies
Établissements canadiensCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCore Research for Evolutional Science and TechnologyJapan Science and Technology AgencyJapan Society for the Promotion of ScienceCouncil for Science, Technology and InnovationHuman Frontier Science Program
Mots-clésChemistryAlkaline phosphataseEnzymeMutantMoleculeHomogeneousPhosphataseFunctional analysisDensity functional theoryBiophysicsEscherichia coliBiochemistryComputational chemistryGeneOrganic chemistryThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Enzymes inherently exhibit molecule-to-molecule heterogeneity in their conformational and functional states, which is considered to be a key to the evolution of new functions. Single-molecule enzyme assays enable us to directly observe such multiple functional states or functional substates. Here, we quantitatively analyzed functional substates in the wild-type and 69 single-point mutants of Escherichia coli alkaline phosphatase by employing a high-throughput single-molecule assay with a femtoliter reactor array device. Interestingly, many mutant enzymes exhibited significantly heterogeneous functional substates with various types, while the wild-type enzyme showed a highly homogeneous substate. We identified a correlation between the degree of functional substates and the level of improvement in promiscuous activities. Our work provides much comprehensive evidence that the functional substates can be easily altered by mutations, and the evolution toward a new catalytic activity may involve the modulation of the functional substates.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,636
Score d'incertitude au seuil0,292

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeObservationnel
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

Citations17
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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