3’-O-β-Glycosylation of nucleoside analogues using a promiscuous bacterial glycosyltransferase
Notice bibliographique
Résumé
Nucleoside analogue therapeutics have a proven capability within drug discovery as antimicrobial, antiviral and antineoplastic agents. However, their efficacy can be limited by poor cellular uptake, high off target toxicity and poor bioavailability. Prodrugs of such analogues contribute to an improved pharmacokinetic profile. Herein, we explore biocatalytic glycosylation of nucleoside analogues. The activity of the nucleoside-specific 3’-O-glycosyltransferase AvpGT from Streptomyces sp. AVP053U2 is investigated against a panel of both natural and clinically relevant purine and pyrimidine nucleoside analogues. AvpGT demonstrates broad substrate promiscuity, with 16 of 22 nucleosides tested showing glycosylation by HILIC-MS. Of these, 13 nucleosides were successfully glycosylated on 25 μmol scale in 39-91% yields, including four nucleoside analogue therapeutics. Furthermore, a novel β-glucosidase, AvpGS, was identified from the same Streptomyces sp. strain, heterologously expressed, purified and shown to display high substrate promiscuity in subsequently removing glucose from the glycoconjugates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».