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Enregistrement W4412796397 · doi:10.1021/jacsau.5c00626

Fluorinating the Sugar and the Nucleotide: Exploring Fluorination Within GDP-Mannose Probes Using Chemoenzymatic Synthesis

2025· article· en· W4412796397 sur OpenAlexfundno aff
Jonathan P. Dolan, Sean T. Evans, Caecilie M. M. Benckendorff, Suat Sarı, Aisling Ní Cheallaigh, Gavin J. Miller

Notice bibliographique

RevueJACS Au · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueCarbohydrate Chemistry and Synthesis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of AlbertaUK Research and InnovationMedical Research CouncilUniversity of Missouri
Mots-clésMannoseSugarNucleotideChemistryBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,621

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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