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Enregistrement W4394723467 · doi:10.1101/2024.04.10.588800

Phage-Encoded Bismuth Bicycles: Instant Access to Targeted Bioactive Peptides

2024· preprint· en· W4394723467 sur OpenAlexfundno aff
Sven Ullrich, Upamali Somathilake, Minghao Shang, Christoph Nitsche

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésInstantBismuthPhage displayComputer scienceComputational biologyCombinatorial chemistryChemistryBiologyFood scienceBiochemistryPeptideOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Genetically encoded libraries play a crucial role in discovering structurally rigid, high-affinity macrocyclic peptide ligands for therapeutic applications. This study represents the first genetic encoding of peptide-bismuth and peptide-arsenic bicyclic peptides in phage display. We introduce bismuth tripotassium dicitrate (gastrodenol) as a water-soluble Bi(III) reagent for phage library modification and in situ bicyclic peptide preparation, eliminating the need for organic co-solvents. Additionally, we explore As(III) as an alternative thiophilic element used analogously to our previously introduced class of peptide-bismuth bicycles. The modification of phage libraries and peptides with these elements is instantaneous and entirely biocompatible, offering an advantage over conventional alkylation-based methods. In a pilot display screening campaign aimed at identifying ligands for the biotin-binding protein streptavidin, we demonstrate the enrichment of bicyclic peptides with dissociation constants two orders of magnitude lower than those of their linear counterparts, underscoring the impact of structural constraint on binding affinity.

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 seuil0,004

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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