Fluorinating the Sugar and the Nucleotide: Exploring Fluorination Within GDP-Mannose Probes Using Chemoenzymatic Synthesis
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Fluorinated glycans offer a prime opportunity to study the intricacies of their associated binding events with proteins, invoke resistance toward enzymatic hydrolysis, and modulate carbohydrate physicochemical properties. Sugar nucleotides are the key building blocks used by glycosyltransferases and associated enzymes to assemble glycans and, as such, represent a considerable landscape of opportunity to develop fluorinated motifs and enable structure-to-function understanding. Herein, we target the isosteric inclusion of fluorine within the nucleoside diphosphate sugar framework of GDP-mannose using a chemoenzymatic approach. Utilizing chemical synthesis to incorporate bespoke fluorine modifications and a promiscuous pyrophosphorylase, to assemble the sugar nucleotide, enables first-in-class access to GDP-mannoses containing fluorine within the nucleotide alongside double fluorination, within both the pyranose and nucleotide. These materials are utilized to probe a guanosine diphosphate mannose dehydrogenase critical to mucoid Pseudomonas aeruginosa alginate biosynthesis. This work provides an exemplar framework for incorporating fluorine within the nucleotide of derived sugar nucleotides and thus the capability to study glycosyltransferesase utilizing GDP-mannose more broadly.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».