Toward Clickable Protein Networks: Orthogonal Amidation of Self-Assembled Lysozyme and Bovine Serum Albumin Nanofibers
Notice bibliographique
Résumé
Self-assembled protein nanofibers (PNFs) are promising building blocks for the development of sustainable materials due to their functional versatility, inherent biodegradability, and thermodynamic stability. In order to broaden the applications of PNFs, chemical modification offers a simple way to incorporate specific functionalization throughout the PNF fiber backbone. To this end, we demonstrate a highly efficient amidation of self-assembled PNFs from bovine serum albumin (BSA) and hen egg white lysozyme (HEWL), using adipic acid dihydrazide (ADH) and aminoacetaldehyde dimethyl acetal (AADA) as bioorthogonal modifiers, offering the possibility to form covalent networks via click chemistry. Critically, we compare (dimethoxy-1,3,5-triazin-2-yl)-4-methylmorpholinium chloride (DMTMM)-mediated amidations with the widely used N -(3-(dimethylamino)propyl)- N ′-ethylcarbodiimide hydrochloride and N -hydroxysuccimine (EDC/NHS) mediation system, showcasing superior reaction efficiency and reduced pH dependency in the case of DMTMM. Importantly, the PNF backbone remained largely intact, albeit some shortening of the fibers was evidenced. As a proof of concept, aldehyde-functionalized HEWL PNFs and hydrazide-functionalized BSA PNFs were mixed together to demonstrate kinetically bioorthogonal hydrazone cross-linking, relevant for many biomedical applications. Overall, this work provides an efficient and simple approach for modifying PNFs, which could find use in applications ranging from biomedicine (drug delivery or tissue engineering) to cosmetics, food production. and agriculture.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».