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Enregistrement W4392915381 · doi:10.26434/chemrxiv-2024-cjs5j

Engineering a Photoenzyme to Use Red Light

2024· preprint· en· W4392915381 sur OpenAlexfundno aff
J. M. Carceller, Bhumika Jayee, Claire G. Page, Daniel G. Oblinsky, Nithin Chintala, Gustavo Mondragón‐Solórzano, Jingzhe Cao, Zayed Alassad, Zheyu Zhang, Nathaniel White, Gregory D. Scholes, Sijia S. Dong, Todd K. Hyster

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueRadical Photochemical Reactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaBasic Energy SciencesNational Energy Research Scientific Computing CenterU.S. Department of EnergyOffice of ScienceNational Science Foundation
Mots-clésFlavin groupCyanPhotochemistryChemistrySubstrate (aquarium)CofactorCatalysisPhysicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Photoenzymatic catalysis is an emerging platform for asymmetric synthesis. In most of these reactions, the protein templates a charge transfer complex between the cofactor and substrate, which absorbs in the blue region of the electromagnetic spectrum. Here, we report the engineering of a photoenzymatic ‘ene’-reductase to utilize red light (620 nm) for a radical cyclization reaction. Mechanistic studies indicate that red light ac-tivity is achieved by introducing a broadly absorbing shoulder off the previously identified cyan absorption feature. Molecular dynamics simulations, docking, and excited-state calculations suggest that red light absorption is a 𝜋→ 𝜋* transition from flavin to the substrate, while the cyan feature is the red-shift of the flavin 𝜋→ 𝜋* transition, which occurs upon substrate binding. Differences in the excitation event help to disfavor alkylation of the flavin cofactor, a pathway for catalyst decomposition observed with cyan light but not red.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,228 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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