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Enregistrement W4410326662 · doi:10.1021/acs.langmuir.5c00874

Lipase-Catalyzed Michael Addition in ‘Water-like’ Ionic Liquids and Tertiary Amides: What Is the Role of the Enzymes?

2025· article· en· W4410326662 sur OpenAlexaff
Hua Zhao, Angira Roy, Ashen Samaranayake, Piyuni Ishtaweera, Gary A. Baker, Leo G. Markmann, N. S. Fernando, Katie R. Mitchell‐Koch

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEnzyme Catalysis and Immobilization
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésLipaseMichael reactionCatalysisIonic liquidChemistryEnzymeOrganic chemistryIonic bondingEnzyme catalysisPolymer chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Michael addition is an important reaction to form C–C bonds. Different hydrolases (e.g., lipases, proteases, and d -aminoacylase) have been reported to catalyze C–C-forming reactions, but the reaction mechanism is not entirely clear. This study examined several model Michael reactions catalyzed by lipases and amino acids in various solvents and found that “water-like” functionalized ionic liquids (ILs) increased the reaction yield to 35–55% from 30% in triglyme and 17% in [BMIM][Tf 2 N]. Interestingly, tertiary amides as solvents remarkably increased the reaction yield (to up to 65–85%) and enantioselectivity (up to 71–84% ee ) when catalyzed by porcine pancreatic lipase (PPL). Our experimental, spectroscopic, and computational studies discovered that the lipase catalysis can be attributed to basic amino acid residues as the catalysts to promote Michael addition, especially when tertiary amide solvents partially unfold the protein and expose its (basic) amino acid residues.

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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,180

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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