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Reinigung, biochemische und biophysikalische Charakterisierung einer sauren α-Galactosidase aus den Samen von Annona squamosa (Puddingapfel)

Reinigung, biochemische und biophysikalische Charakterisierung einer sauren α-Galactosidase aus den Samen von Annona squamosa (Puddingapfel)

 

Alpha-Galactosidase ist eine Exoglycosidase, die α-D-Galactose spaltet und zahlreiche Anwendungen in der Medizin-, Biotechnologie-, Lebensmittel- und Pharmaindustrie hat. In dieser Studie wurde eine niedermolekulare saure α-Galactosidase aus den Samen von Puddingapfel identifiziert. Die Reinigung von α-Galactosidase aus dem Rohextrakt entfetteter Samen wurde unter Verwendung von Ammoniumsulfatfraktionierung, hydrophober Wechselwirkung und Gelfiltrationschromatographietechniken erreicht. Die gereinigte Puddingapfel-α-Galactosidase (CaG) wanderte als einzelne Bande in nativer PAGE entsprechend einem Molekulargewicht von ~ 67 kDa und gespaltenen chromogenen, fluorogenen und natürlichen Substraten.

Es wurde gefunden, dass CaG ein Heterodimer mit Untereinheitenmassen von 40 und 30 kDa ist. Die kinetischen Parameter wie KM und Vmax betrugen mit p-Nitrophenyl-α-D-galactopyranosid 0,67 mM bzw. 1,5 U / mg. Galactose, Methyl-α-D-Galactopyranosid und D-Galacturonsäure hemmten die CaG-Aktivität im gemischten Modus. Die CD-Spektralanalyse im fernen UV-Bereich zeigte, dass gereinigtes CaG in seiner Sekundärstruktur überwiegend als Helix (35%), Beta-Faltblätter (16,3%) und Zufallsspulen (32,3%) vorliegt. Diese biochemischen und biophysikalischen Eigenschaften von CaG führen zum Verständnis seiner Primärsequenz und seiner Glykanstrukturen, die schließlich seine neuartigen physiologischen Rollen in Pflanzen und potenziellen industriellen Anwendungen definieren werden.

In diesem Artikel wird der Einfluss von Faktoren auf die Produktinnovation untersucht, die auf der Transformation und Nutzung von Wissen aus den organisationsinternen Beziehungen eines Unternehmens beruhen. Insbesondere analysiert dieses Papier den Einfluss des intraorganisatorischen Sozialkapitals (SC) (d. H. Bestehend aus strukturellen, relationalen und kognitiven Dimensionen) auf die realisierte Absorptionskapazität (RACAP). Darüber hinaus wird die Vermittlerrolle von RACAP in Bezug auf die Beziehung zwischen internem SC und Produktinnovation analysiert. Basierend auf einer Stichprobe von Unternehmen aus der spanischen biotechnologischen und pharmazeutischen Industrie wurden zwei Hypothesen unter Verwendung eines Strukturgleichungsmodells und der PLS-Technik (Partial Least Squares) getestet.

Die Ergebnisse stützen beide Hypothesen, was darauf hindeutet, dass die Entwicklung starker und enger Verbindungen, die auf einem gemeinsamen Verständnis und Vertrauen der Unternehmensmitglieder beruhen, das Unternehmen dazu veranlasst, dynamische Fähigkeiten zur Transformation und Nutzung von extern erworbenem Wissen zu entwickeln, was Innovationen auf der Grundlage der Entwicklung neuer Produkte fördert. Forschungsgrenzen, Implikationen und zukünftige Forschung werden auch von den Autoren des Papiers diskutiert.

 

Intensive Bitterkeit von Molekülen: Maschinelles Lernen zur Beschleunigung der Wirkstoffentdeckung

Die Arzneimittelentwicklung ist ein langer, teurer und mehrstufiger Prozess, der darauf abzielt, sichere Arzneimittel mit hoher Wirksamkeit zu erzielen. Eine entscheidende Voraussetzung für den Abschluss des Medikationsschemas für orale Medikamente, insbesondere für pädiatrische und geriatrische Bevölkerungsgruppen, ist das Erreichen eines Geschmacks, der die Compliance nicht behindert. Derzeit wird der aversive Geschmack von Arzneimitteln in späten Stadien klinischer Studien getestet. Dies kann zu einer Neuformulierung führen, die möglicherweise dazu führt, dass mehr Tiere für zusätzliche Toxizitätsversuche verwendet werden, die finanziellen Kosten steigen und die Markteinführung verzögert wird.

Hier präsentieren wir BitterIntense, ein Werkzeug für maschinelles Lernen, das Moleküle aufgrund ihrer chemischen Struktur in “sehr bitter” oder “nicht sehr bitter” klassifiziert. Das Modell, das auf chemisch verschiedenen Verbindungen trainiert wurde, weist bei mehreren Testsätzen eine Genauigkeit von über 80% auf. Unsere Ergebnisse legen nahe, dass etwa 25% der Arzneimittel als sehr bitter vorhergesagt werden, wobei die Prävalenz (~ 40%) bei COVID19-Arzneimittelkandidaten und bei mikrobiellen Naturstoffen noch höher ist. Es wird vorausgesagt, dass nur ~ 10% der toxischen Moleküle stark bitter sind, und es wird auch vermutet, dass intensive Bitterkeit nicht mit der Hepatotoxizität von Arzneimitteln korreliert.

Sehr bittere Verbindungen können jedoch kardiotoxischer sein als nicht sehr bittere Verbindungen, die signifikant niedrigere QPlogHERG-Werte besitzen. BitterIntense ermöglicht eine schnelle und einfache Vorhersage der starken Bitterkeit von Verbindungen, die für die Lebensmittel-, Pharma- und Biotechnologieindustrie von Interesse sind. Wir schätzen, dass die Implementierung von BitterIntense oder ähnlichen Tools zu Beginn des Arzneimittelentdeckungsprozesses zu einer Verringerung der Verzögerungen, des Tiergebrauchs und der finanziellen Gesamtbelastung führen kann.

Reinigung, biochemische und biophysikalische Charakterisierung einer sauren α-Galactosidase aus den Samen von Annona squamosa (Puddingapfel)

Empfehlungen zur Straffung und Standardisierung der Machbarkeitsbewertungen für Standorte für klinische Studien: Eine ASCO-Forschungserklärung

Machbarkeitsbewertungen (FAs) sind wichtig, um die Standortfähigkeiten für die Durchführung klinischer Studien und ihre Eignung für bestimmte Studien zu ermitteln. Derzeitige FA-Methoden, die von Sponsoren von Biotechnologie- und Pharmaversuchen (Biotech-Pharma) und Auftragsforschungsorganisationen (CROs) verwendet werden, sind jedoch kostspielig, ineffizient, unnötig belastend und ressourcenintensiv. Diese Methoden verzögern den Start der Studie, wirken als Hindernis für die Teilnahme am Standort und verringern letztendlich den rechtzeitigen Zugang der Patienten zu klinischen Studien und neuartigen Behandlungen.
Methoden: Eine ASCO-Task Force wurde einberufen, um die spezifischen Belastungen und Herausforderungen der FA zu bewerten und Empfehlungen zur Verbesserung ihrer Effizienz und Effektivität zu entwickeln. Stakeholder (einschließlich Versuchsstandorte, Biotech-Pharma-Sponsoren und CROs) gaben Einblicke in Herausforderungen und boten Lösungen durch zwei Umfragen und ein persönliches Treffen an.

Die Task Force nutzte das Feedback, um Konsensempfehlungen zur Verbesserung der FAs für klinische Studien in der Onkologie zu formulieren.
Ergebnisse: Drei wichtige Empfehlungen wurden für die Anwendung in allen von Biotech-Pharma gesponserten Studien ermittelt: (1) Implementierung eines optimierten und einheitlichen FA-Prozesses in allen Studien und Sponsoren; (2) Fragen minimieren und standardisieren; und (3) Nutzung von Technologie zur Zentralisierung von FAs, Erleichterung der Kommunikation und Reduzierung von Redundanzen.
Schlussfolgerung: Es ist dringend erforderlich, den derzeitigen FA-Prozess zu verbessern, der kostspielig, inkonsistent, ineffizient, arbeitsintensiv und von ungewisser Wirksamkeit ist.

 

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