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Enregistrement W4412005763 · doi:10.1002/cctc.202500606

Advancing Biocatalysis: Using Siloxanes to Solubilize and Stabilize Enzymes in Organic Solvents

2025· article· en· W4412005763 sur OpenAlexafffund
Najibeh Alizadeh, Zain Ahmed, Paul M. Zelisko

Notice bibliographique

RevueChemCatChem · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEnzyme Catalysis and Immobilization
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiocatalysisSolubilizationChemistryOrganic chemistryChemical engineeringCatalysisReaction mechanismBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Biocatalysis presents an interesting opportunity for addressing the need for sustainability in chemical processes, especially as a means of supplanting catalysts based on nonrenewable metals. However, a significant challenge facing this strategy is the propensity for biological molecules to function optimally in aqueous environments while many chemical transformations occur in organic solvents, an environment that is typically antithetical to the functioning of enzymes. To address this challenge, we have modified proteins with siloxane oligomers in an effort to generate biocatalytic systems that can be used in homogeneous reaction systems rather than as heterogeneous catalysts where the biocatalyst is immobilized on a solid support. The siloxane‐modified proteins displayed activity and stability in organic solvents that is comparable to that observed with unmodified proteins in aqueous environments and demonstrated excellent solubility in organic solvents. Modification of the proteins was a straightforward process that demonstrated a high level of efficiency. The covalent modification of human serum albumin (HSA) and trypsin with siloxanes was examined using matrix assisted laser desorption ionisation time of flight mass spectrometry (MALDI‐TOF‐MS) and the Michaelis‐Menton activity of the enzyme was studied using standard assays.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,737

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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