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Enregistrement W4404283588 · doi:10.3390/antiox13111368

Modelling the Repair of Carbon-Centered Protein Radicals by Phenolic Antioxidants

2024· article· en· W4404283588 sur OpenAlexafffund
Max Walton-Raaby, Tyler Floen, Nelaine Mora‐Diez

Notice bibliographique

RevueAntioxidants · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueFree Radicals and Antioxidants
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaThompson Rivers UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesAlliance de recherche numérique du CanadaUniversities Space Research AssociationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaThompson Rivers University
Mots-clésChemistryPhenolsRadicalKineticsReaction rate constantThermodynamicsOxidative stressComputational chemistryOrganic chemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oxidative stress is a biological process that has been linked to many diseases, hence understanding how to prevent and repair it is essential to medicine. The thermodynamics and kinetics of the repair reactions of radically damaged leucine (a lateral chain in a simplified protein environment) by twenty phenolic antioxidants are studied at the M06-2X(SMD)/6-31++G(d,p) level of theory in water and pentyl ethanoate. The two repair mechanisms modelled are formal-hydrogen atom transfer (f-HAT) and single electron transfer (SET). Although all f-HAT reactions are thermodynamically favourable, only one of the phenols produced rate constants in the diffusion limit, exhibiting biological relevance. SET is not suspected to be an important repair pathway for the phenols studied. We show that the Bell-Evans-Polanyi principle, which relates thermodynamics and kinetics properties for a reaction, breaks down when comparing between the solvents, protein repair sites, and the phenolic antioxidants. While thermodynamic data can be used as valuable screening tools, the kinetic calculation of rate constants in solution is crucial for enhancing the biological relevance of theoretical studies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,334
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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