Harnessing Water Competition to Drive Enzyme Crosstalk
Notice bibliographique
Résumé
In nature, enzymatic pathways often involve compartmentalization effects that can modify the intrinsic activity and specificity of the different enzymes involved. Consequently, extensive research has focused on replicating and studying the compartmentalization effects on individual enzymes and on multistep enzyme “cascade” reactions. This study explores the influence of compartmentalization achieved using molecular crowding on the glucose oxidase/horseradish peroxidase (GOx/HRP) cascade reaction. The crowder tested is methoxy poly(ethylene glycol) (mPEG) that can, depending on conditions, promote GOx and HRP coassociation at the nanoscale and extend their contact time. Low-molecular-weight mPEG (0.35 kDa), but not mPEG of higher molecular weights (5 or 20 kDa), significantly enhanced the cascade reaction where up to a 20-fold increase in the rate of the cascade reaction was observed under some conditions. The combined analyses emphasize the particularity of low-molecular-weight mPEG and point toward mPEG-induced coassociation of HRP and GOx, producing nearest crowded neighbor effects of HRP on GOx, and vice versa . These altered the nanoscale environments of these enzymes, which influenced substrate affinity. Using mPEG to promote protein coassociation is simple and does not chemically modify the proteins studied. This approach could be of interest for more broadly characterizing nearest crowded neighbor effects (i.e., protein–protein interactions) for multiprotein systems (i.e., more than just two), thus making it an interesting tool for studying very complex systems, such as those found in nature.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».