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Enregistrement W4406786642 · doi:10.1002/anie.202411584

Lanthanide‐Controlled Protein Switches: Development and <i>In Vitro</i> and <i>In Vivo</i> Applications

2025· article· en· W4406786642 sur OpenAlexfundno aff
Zhong Guo, Oleh Smutok, Chantal Ronacher, Raquel Aguiar Rocha, Patricia Walden, Sergey Mureev, Zhenling Cui, Evgeny Katz, Colin Scott, Kirill Alexandrov

Notice bibliographique

RevueAngewandte Chemie International Edition · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiotin and Related Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Chemical, Bioengineering, Environmental, and Transport SystemsAustralian Research CouncilUniversity of WaterlooUniversity of QueenslandQueensland University of TechnologyCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationNational Science Foundation
Mots-clésLanthanideCombinatorial chemistryChemistryPeriplasmic spaceNanotechnologyIn vivoBiosensorBiochemistryMaterials scienceIonEscherichia coliBiologyBiotechnologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lanthanides, which are part of the rare earth elements group have numerous applications in electronics, medicine and energy storage. However, our ability to extract them is not meeting the rapidly increasing demand. The discovery of the bacterial periplasmic lanthanide-binding protein lanmodulin spurred significant interest in developing biotechnological routes for lanthanide detection and extraction. Here we report the construction of β-lactamase-lanmodulin chimeras that function as lanthanide-controlled enzymatic switches. Optimized switches demonstrated dynamic ranges approaching 3000-fold and could accurately quantify lanthanide ions in simple colorimetric or electrochemical assays. E.coli cells expressing such chimeras grow on β-lactam antibiotics only in the presence of lanthanide ions. The developed lanthanide-controlled protein switches represent a novel platform for engineering metal-binding proteins for biosensing and microbial engineering.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,370

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,229 · 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.

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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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