MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4380576571 · doi:10.1038/s41467-023-39233-7

A single-domain green fluorescent protein catenane

2023· article· en· W4380576571 sur OpenAlexaff
Zhiyu Qu, Jing Fang, Yuxiang Wang, Yibin Sun, Yajie Liu, Wenhao Wu, Wenbin Zhang

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiochemical and Structural Characterization
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesBeijing National Laboratory for Molecular SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCatenaneGreen fluorescent proteinFluorescenceBiophysicsFluorescent proteinProtein engineeringFusion proteinChemistryProtein domainMacromoleculeComputational biologyBiologyBiochemistryPhysicsGeneMoleculeRecombinant DNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Natural proteins exhibit rich structural diversity based on the folds of an invariably linear chain. Macromolecular catenanes that cooperatively fold into a single domain do not belong to the current protein universe, and their design and synthesis open new territories in chemistry. Here, we report the design, synthesis, and properties of a single-domain green fluorescent protein catenane via rewiring the connectivity of GFP's secondary motifs. The synthesis could be achieved in two steps via a pseudorotaxane intermediate or directly via expression in cellulo. Various proteins-of-interest may be inserted at the loop regions to give fusion protein catenanes where the two subunits exhibit enhanced thermal resilience, thermal stability, and mechanical stability due to strong conformational coupling. The strategy can be applied to other proteins with similar fold, giving rise to a family of single-domain fluorescent proteins. The results imply that there may be multiple protein topological variants with desirable functional traits beyond their corresponding linear protein counterparts, which are now made accessible and fully open for exploration.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations19
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNature CommunicationsMême sujetBiochemical and Structural CharacterizationTravaux en français237 207