Model Iron–Oxo Species and the Oxidation of\nImidazole: Insights into the Mechanism of OvoA and EgtB?
Notice bibliographique
Résumé
A density functional theory cluster and first-principles\nquantum\nand statistical mechanics approach have been used to investigate the\nability of iron–oxygen intermediates to oxidize a histidine\ncosubstrate, which may then allow for the possible formation of 2-\nand 5-histidylcysteine sulfoxide, respectively. Namely, the ability\nof ferric superoxo (Fe<sup>III</sup>O<sub>2</sub><sup>•–</sup>), Fe<sup>IV</sup>O, and ferrous peroxysulfur (Fe<sup>III</sup>OOS) complexes to oxidize the imidazole of histidine via an electron\ntransfer (ET) or a proton-coupled electron transfer (PCET) was considered.\nWhile the high-valent mononuclear Fe<sup>IV</sup>O species\nis generally considered the ultimate biooxidant, the free energies\nfor its reduction (via ET or PCET) suggest that it is unable to directly\noxidize histidine’s imidazole. Instead, only the ferrous peroxysulfur\ncomplexes are sufficiently powerful enough oxidants to generate a\nhistidyl-derived radical via a PCET process. Furthermore, while this\nprocess preferably forms a HisN<sub>δ</sub>(−H)<sup>•</sup> radical, several such oxidants are also suggested to be capable\nof generating the higher-energy HisC<sub>δ</sub>(−H)<sup>•</sup> and HisC<sub>ε</sub>(−H)<sup>•</sup> radicals. Importantly, the present results suggest that formation\nof the sulfoxide-containing products (seen in both OvoA and EgtB)\nis a consequence of the reduction of a powerful Fe<sup>III</sup>OOS\noxidant via a PCET.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,017 | 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 ».