Bu içeriği görüntülemek için JoVE aboneliğiniz gereklidir. Giriş yapın veya ücretsiz denemenizi bugün başlatın.

Yöntem makalesi

Hiyerarşik ve Programlanabilir Tek Pot Oligosakkarit Sentezi

6.6K görüntülenme

⸱

DOI:

10.3791/59987

⸱

6 Eylül 2019

 ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Genomics Research Center, Academia Sinica, 2Institute of Biomedical Sciences, Academia Sinica, 3Department of Chemistry, Scripps Research Institute, 4Institute of Information Science, Academia Sinica

Bu makalede

Özet

Bu protokol, oligosakkaritlerin hiyerarşik ve programlanabilir tek pot sentezi için Auto-CHO yazılımının nasıl kullanılacağını göstermektedir. Ayrıca RRV tayini deneyleri ve SSEA-4'ün tek potlu glikozilasyonunun genel prosedürünü açıklar.

Özet

Bu makalede, programlanabilir tek pot oligosakkarit sentezi için genel bir deneysel protokol sunar ve potansiyel sentetik çözümler üretmek için Auto-CHO yazılımının nasıl kullanılacağını göstermektedir. Programlanabilir tek-pot oligosakkarit sentezi yaklaşımı, nispi reaktivite değerlerinin (RRV) uygun sıralı sıralı sıralı tiyoglikozid yapı taşları (BBLs) kullanarak büyük miktarlarda hızlı oligosakkarit sentezini güçlendirmek için tasarlanmıştır. Auto-CHO bir BBL kütüphane (yaklaşık 150 doğrulanmış ve >50.000 sanal BBLs içeren) arayarak programlanabilir tek pot oligosakkarit sentezi için olası sentetik çözümler sağlayan bir grafik kullanıcı arayüzü ile çapraz platform yazılımıdır destek vektör regresyonu ile DOĞRU tahmin RRVs. Hiyerarşik tek pot sentezi algoritması Auto-CHO'da uygulanmıştır ve yeni BBL'ler olarak tek pot reaksiyonları tarafından oluşturulan parçaları kullanır. Buna ek olarak, Auto-CHO kullanıcıların daha fazla kullanım için değerli olanları tutmak için sanal BBLs için geribildirim vermek için izin verir. Bu çalışmada, pluripotent bir insan embriyonik kök hücre belirteci olan evrespesifik embriyonik antijen 4'ün (SSEA-4) tek pot sentezi gösterilmiştir.

Giriş

Karbonhidratlardoğadaher yerde 1,2, ama onların varlığı ve eylem modu keşfedilmemiş bir bölge kalır, moleküllerin bu sınıfa zor erişim esas nedeniyle3. Oligopeptidler ve oligonükleotidlerin otomatik sentezinden farklı olarak, oligosakkaritlerin otomatik sentezinin gelişimi zorlu bir görev olmaya devam etmektedir ve ilerleme nispeten yavaş olmuştur.

Bu sorunu çözmek için, Wong ve ark optimer4adlı programlanabilir bir yazılım programı kullanarak oligosakkaritlerin sentezi için ilk otomatik yöntemi geliştirdi , sıralı bir pot için ~ 50 BBLs bir kütüphaneden BBLs seçimi kılavuzları Reaksiyon. Her BBL, çeşitli koruma grupları tarafından ayarlanmış iyi tanımlanmış reaktivite ile tasarlanmış ve sentezlenmiştir. Bu yaklaşım la, otomatik sentez gelişiminde aşılması en zor sorunlar olarak kabul edilen sentez sırasında manipülasyon ve ara saflaştırmayı korumanın karmaşıklığı en aza indirilebilir. Bu ilerlemeye rağmen, yöntem hala oldukça sınırlıdır, BBLs sayısı çok küçük ve Optimer programı sadece bazı küçük oligosakkaritler işleyebilir gibi. Daha fazla BBLs ve tek pot reaksiyonları ve parça yoğuşma birden fazla geçer gerektiren daha karmaşık oligosakkaritler için, yazılım programının yükseltilmiş bir sürümü, Auto-CHO5, geliştirilmiştir.

Auto-CHO'da, BBL kütüphanesine tanımlanmış reaktiviteye sahip 50.000'den fazla BBL eklendi, 154 sentetik ve 50.000 sanal kitap da dahil olmak üzere. Bu BBLs temel özelliklerine dayalı makine öğrenimi tarafından tasarlanmıştır, hesaplanan NMR kimyasal vardiya6,7, ve moleküler tanımlayıcılar8, BbLs yapısını ve reaktivitesini etkileyen. Bu yükseltilmiş program ve mevcut BBLs yeni set ile, sentez kapasitesi genişletilir, ve gösterildiği gibi, ilgi çeşitli oligosakkaritler hızla hazırlanabilir. Bu yeni gelişmenin çeşitli biyolojik süreçlerdeki rollerinin ve bunların glikoproteinler ve glikolipidlerin yapıları ve işlevleri üzerindeki etkilerinin incelenmesi için oligosakkaritsentezini kolaylaştıracağına inanılmaktadır. Ayrıca bu yöntemin araştırma topluluğuna ücretsiz olarak sunulduğu göz önüne alındığında, bu çalışmanın glikobilim topluluğuna önemli ölçüde fayda sağlayacağı düşünülmektedir. Temel insan embriyonik kök hücre belirteci sentezi, SSEA-45, Bu çalışmada gösterilmiştir.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Protokol

1. Auto-CHO yazılım manipülasyonu

  1. Java Runtime Environment yükleme: Java Runtime Environment (JRE) aygıta yüklü olduğundan emin olun. JRE yüklendiyse, bir sonraki adıma geçin: "yazılım başlatma"; aksi takdirde JRE'yi kullanıcının işletim sistemine göre indirin ve kurun: .
  2. Yazılım başlatma: adresindeki Auto-CHO web sitesine gidin ve işletim sistemine göre yazılımı indirin. Şu anda, Auto-CHO Windows, macOS ve Ubuntu'ları destekler. En son PDF kullanım kılavuzu Auto-CHO web sitesinde sağlanmaktadır.
    1. Windows kullanıcıları için, Otomatik-CHO_Windows.zip'in zip'ini açın ve programı başlatmak için Otomatik CHO_Windows klasöründeki Auto-CHO.jar'a çift tıklayın.
      NOT: Kullanıcının zip dosyasını açmak için adresinde bulunan 7-Zip gibi zip olmayan yazılımlar yüklemesi gerekir. Kullanıcı ayrıca Programı Windows Komut Komut Ustem komutu yla başlatmak için java -jar Auto-CHO.jar komutunu da kullanabilir.
    2. macOS kullanıcıları için Auto-CHO.jar'a sağ tıklayın ve programı başlatmak için Aç'ı seçin.
    3. Ubuntu kullanıcıları için:
      1. Aşağıdaki komutu kullanarak libcanberra-gtk yükleyin:
        $ sudo apt-get yüklemek libcanberra-gtk*
      2. Auto-CHO_Ubuntu.sherişim iznini değiştirin:
        $ chmod 755 Otomatik CHO_Ubuntu.sh
      3. Auto-CHO programını çalıştırın:
        $ ./Otomatik-CHO_Ubuntu.sh
  3. İstediğiniz glikan yapısını girdi. Glikan yapısı çizmeyi veya varolan bir yapı dosyasını okumayı seçin.
    1. Çizim yaparak giriş:
      1. GlycanBuilder9,10 tarafından Glikan Edittıklayın (Şekil 1, btn1; Şekil 2A) veya GlycanBuilder tarafından sorgu yapısını çizmek ve düzenlemek için Sentetik Hedefi Düzenlemek için Buraya Tıklayın alanı. Bağlantı ve chirality bilgileri göz ardı edilmemelidir. Örnekleri görüntülemek için Globo-H, SSEA-4veya OligoLacNAc düğmelerine(Şekil 1, örnekler) tıklayın.
      2. Dosya Yı Seçin | Sıra biçimlerine dışa aktarma | Düzenlenen yapıyı kaydetmek için yoğunlaştırılmış GlikoCT'a export (isteğe bağlı).
      3. Düzenlemeyi tamamlamak için GlycanBuilder iletişim kutusunu kapatın.
    2. Bir dosyayı okuyarak giriş:
      1. GlycanBuilder tarafından Glikan Edit tıklayın (Şekil 1, btn1; Şekil 2A) veya sorgu yapısını yeniden yapılandırmak için Sentetik Hedefi Yeniden Yapılandırmak Için Buraya Tıklayın.
      2. Dosya Yı Seçin | Karşılık gelen biçime sahip sorgu yapısı dosyasını seçmek için sıra biçimlerinden içe aktarın.
  4. Arama parametresi ayarları (isteğe bağlı).
    1. Makul arama sonuçlarını almak için "Parametre Ayarları" sekmesinde(Şekil 1, sek2) arama parametrelerini tanımlayın.
      Not:
      Yüksek Sınıf RRV eşiği gerçek sayı ve ≥0 olmalıdır.
      Orta Sınıf RRV eşiği gerçek sayı ve ≥0 olmalıdır.
      Yüksek Sınıf RRV eşiği >Orta Sınıf RRV eşiğiolmalıdır.
      Max Parça Numarası bir tümseci ve ≥1 olmalıdır.
      Parçadaki Min BBL Numarası bir tamsayı ve 1 ile 3 arasında olmalıdır.
      Parçadaki Max BBL Numarası bir tamsayı ve 1 ile 3 arasında olmalıdır.
      Parçadaki Max BBL Numarası , Parçadaki ≥Min BBL Numarasıolmalıdır.
      Min Donör/Kabul örnebilen RRV Farkı pozitif bir gerçek sayı olmalıdır.
      Min Donör/Kabul ÖRer RRV Oranı pozitif bir gerçek sayı olmalıdır.
      Max Donör/Kabul Örnek RRV Oranı pozitif bir gerçek sayı olmalıdır.
      Max Donör/Kabul Etme RRV Oranı >Min Donör/Kabul Örnek RRV Oranıolmalıdır.
    2. Yeni ayarları etkinleştirmek için Tamam düğmesine tıklayın.
  5. Yapı taşı kitaplığını seçin(Şekil 1, sek5). Varsayılan ayar yalnızca deneme kitaplığı aramaktır. Hem deneysel hem de sanal kitaplıkları aramak isteniyorsa, aşağıdaki adımları kontrol edin.
    1. Sanal Yapı Bloğu Kitaplığı sekmesini seçin(Şekil 2C, sek5). Deneysel ve sanal yapı taşları Auto-CHO arama yeteneğini geliştirmek için birlikte çalışabilir. Şu anda, Auto-CHO kütüphanede tahmin RRVs ile 50.000'den fazla sanal yapı taşları sağlar.
    2. Deneysel ve Sanal Kitaplıkları Kullan'ı seçin ve belirli ölçütlerle sanal yapı taşlarını görüntülemek için Filtreleme uygulayın. Yalnızca seçilen sanal yapı taşı(lar) göstermek için Seçilen Sanal BBL(ler) düğmesini(Şekil 2C, btn5) tıklatın.
    3. Kullanıcı tarafından tanımlanan belirli kriterlere sahip sanal yapı taşlarını göstermek için Filtrelenmiş Sanal BBL(ler) düğmesini(Şekil 2C, btn6) tıklayın.
    4. Tüm sanal yapı taşlarını göstermek ve filtreyi sıfırlamak için Tüm Sanal BBL(ler) düğmesini(Şekil 2C, btn7) tıklatın.
    5. Kullanıcının arama yapmak için kullanmak istediği bir veya birden çok istenen sanal yapı taşLarını denetleyin.
  6. Sorgu yapısı için tek pot sentetik çözümleri bulmak için Sorgu Yapısı sekmesini(Şekil 1, sek1) seçin ve Arama Yapı Bloğu Kitaplığı düğmesine(Şekil 1, btn2) tıklayın. Ardından, parametre ayarlarını onaylayın.
  7. Sonuç görüntüleyicisini arayın.
    NOT: Arama sonucu Sonuç Görselleştirme sekmesinde gösterilir (Şekil 1, sek6). Farklı kalıntı numaralarının azaltıcı uç kabul leyicileri Azaltma Sonu Kabul Leyici sütununda görüntülenir(Şekil 1, görüntüleyici1).
    1. Bir azaltma sonu kabul leyici seçin ve çözümler Sentetik Çözüm Listesinde görüntülenir(Şekil 1, görüntüleyici2). Parçalar, sentezde kaç parça kullanılması gerektiğini önermek için Parça Listesi'nde (Şekil 1, görüntüleyici3) gösterilir.
      NOT: Sistem, parçanın RRV'si, hesaplamalı verim ve tek pot reaksiyonunda parçanın sonraki kullanımı için hangi koruma grubunun korunması gerektiği de dahil olmak üzere her parçahakkında ayrıntılı bilgi sağlar. Seçilen parçayı birleştirmek için kullanılan yapı taşları Şekil 1'ingörüntüleyici4'ünde gösterilmiştir. Şekil 1'in görüntüleyici5'i de parça bağlantı bilgilerini görüntüler.
    2. Deneysel yapı taşları için sırasıyla Yapı Taşı ve Yapı Bloğu TarayıcısınınKimyasal Yapısı bölgelerinde seçilen yapı yapılarının ve seçilen yapı taşlarının görüntülenme ve kontrol 1, sekme4).
  8. Arama sonucunu metne (isteğe bağlı) çıktın.
    1. Sonuç Metni sekmesini seçin (Şekil 1, sek7).
    2. Sonuç Metnini Kaydet'e (Şekil 2B, btn4) tıklayın ve metin dosyası hedefini seçin.
  9. Sanal yapı taşları için geri bildirim (isteğe bağlı).
    NOT: Çevrimiçi anket aracılığıyla sanal yapı taşları hakkında geri bildirim verilebilir. Geri bildirim, topluluğun yararlı sanal yapı taşlarını saklamasına ve etkisiz yapı taşlarını kaldırmasına yardımcı olabilir.
    1. Sanal Yapı Bloğu sekmesini seçin(Şekil 1, sek5).
    2. Geri Bildirim sütununda derecelendirimi veya yorum yapmak istediği sanal yapı bloğunun To rate bağlantısını tıklayın.
    3. Sistem bir web sayfası açtıktan sonra geri bildirim formunu doldurun ve gönderin.
      NOT: Sanal BBL Kimliğini değiştirmeyin.

2. RRV tayini deneyleri

  1. 10 mL yuvarlak alt şişede, iki tiyoglikozid donörü (her biri 0,02 mmol) birleştirin: Dr4 bilinen RRV ile referans donördür; Dx1 bilinmeyen RRV donör molekülü, mutlak metanol (0.10 mmol) ve Drierite diklorotan (DCM, 1.0 mL), sonra oda sıcaklığında karıştırın (RT) için 1 saat.
  2. Bu karışımın bir aliquot alın (30 μL) ve yüksek performanslı sıvı kromatografi içine karışımı enjekte (HPLC) üç ayrı enjeksiyon (her enjeksiyon için 10 μL). Emilim(A)ile donör molekülün konsantrasyonu[D]arasındaki katsayıyı temel ayırma koşulları (eter asetat/n-Heksane = 20/80) altında ölçün.
  3. Reaksiyon karışımına asetonitile (40 μL, 0,02 mmol) 0,5 M N-Iyodosuccinimid (NIS) çözeltisi ekleyin ve ardından 0,1 M trifloromethanesulfonik asit (TfOH) çözeltisi (20 μL, 0,002 mmol) ekleyin ve karışımı RT'de 2 saat karıştırın.
  4. Reaksiyon karışımını DCM (4,0 mL), filtre ve %10 sodyum hidrojen karbonat içeren doymuş sulu sodyum tiyosülfat (her biri 5 mL hacimli 2 x) ile seyreltin. Sulu katmanı DCM (5 mL ile 3x) ayıklayın. Tüm organik tabakayı birleştirin, 5 mL salamura ile yıkayın ve yaklaşık 200 mg susuz magnezyum sülfat ile kurulayın.
  5. Karışımı 30 s'lik hafifçe çalkalayın, magnezyum sülfatı çıkarmak için yivli filtre kağıdı ile bir huniden geçirin, ardından 25 mL'lik yuvarlak alt şişede filtrat toplayın. Bir döner evaporatör kullanarak çözücü çıkarın.
  6. Kalıntıyı DCM'de (1,0 mL) çözün. Bu karışımın bir aliquot alın (30 ° L) ve üç ayrı enjeksiyon (her enjeksiyon için 10 ° L) HPLC içine enjekte. Aynı ayırma koşulları altında HPLC tarafından kalan donörlerin ([Dx] ve [Dref]) konsantrasyonlarını ölçün (eter asetat/n-Heksane = 20/80) (Aref)t = 24417.0, (Ax)t = 23546.3.
  7. Dx1 ile Dr4arasındaki göreli reaktiviteyi ölçün , kx1/kr4 = 0,0932. Dr4'üngöreli reaktivite değerine göre Dx1'in göreli reaktivite değeri 3'tür.
    NOT: a = A/[D], (Aref)0 = 74530.1, (Ax)0 = 26143.0. k x/kref = (ln[D]t - ln[Dx]0)/(ln[Dref]t - ln[Dref]0) = (ln[A] x]t - ln[Ax]0)/(ln[Aref]t - ln[Aref]0) = 0,0932.

3. SSEA-4 tek pot glikozilasyon

  1. Vakum un altına 10 mL yuvarlak alt şişe yerleştirin, alev leretinve vakum altındayken şişenin RT'ye soğumasını bekleyin. Disaccharide 1 donör (38 mg, 1.1 eq., 0.057 mmol), ilk kabul eden 2 (40 mg, 1.0 eq., 0.053 mmol) ve şişe içine teflon kaplı manyetik karıştırma çubuğu karışımı eklemek için kauçuk septum çıkarın.
  2. 100 mg toz moleküler elek 4 Å'ı 5 mL yuvarlak alt şişeye aktarın. Bu şişeyi vakum altında tutun, alev lekurutun ve vakum altındayken şişenin RT'ye soğumasını bekleyin. Taze kurutulmuş 4 Å moleküler elekleri başlangıç materyalini içeren ilk şişeye aktarın.
  3. 1 mL taze kurutulmuş DCM'yi şişeye aktarın. Reaksiyon karışımını RT'de 1 saat karıştırın ve -40 °C sıcaklık altına yerleştirin. NIS'yi (13 mg, 1.1 eq., 0.057 mmol) şişeye aktarın.
  4. -40 °C'de mikro hacimli bir şırınga kullanarak septumdan şişeye TfOH (34°L, 0,3 eq., 0,017 mmol, 0,5 M eter enjekte edin). -40 °C'de 3 saat karıştırmaya devam edin.
  5. İlk kabul eden 2 neredeyse tüketildikten sonra, DCM'deki acceptor 3 çözeltisini septum aracılığıyla şişeye enjekte edin.
  6. Reaksiyon karışımını -20 °C'ye kadar ısıtın ve NIS'yi (19 mg, 1.6 eq., 0.083 mmol) şişeye aktarın. -20 °C'deki septumdan şişeye TfOH (34°L, 0.3 eq., 0.017 mmol, eter içinde 0.5 M) enjekte edin. -20 °C'de 3 saat karıştırmaya devam edin.
  7. İlk adım reaksiyonunun ürünü tüketildikten sonra, iki eşdeğer trietil amin enjekte ederek reaksiyonu söndürün. Celite ile dolu bir filtre hunisi ile moleküler elek çıkarın, 25 mL yuvarlak alt şişe içine filtrat toplamak ve daha dcm 10 mL ile filtre yıkayın.
  8. Filtrasyonu ayırıcı bir huniye aktarın ve %10 NaHCO3 (her biri 10 mL ile 2 x) içeren doymuş sulu sodyum tiyosülfat ile yıkayın. Sulu katmanı DCM (10 mL ile 3x) ayıklayın. Organik katmanları birleştirin ve salamura (10 mL) ile karışımı yıkayın ve susuz MgSO4ekleyerek kurulayın. Filtre ve 100 mL yuvarlak alt şişede filtrat toplamak.
  9. Bir döner evaporatör kullanarak çözücü çıkarın. Ham karışımı yaklaşık 1 mL DCM ile eritin ve silika yatağının üzerine yükleyin. Etil asetat ve toluen (EtOAc/toluen, 1/4 ila 1/2) karışımı ile ürünü elute ve kesirleri toplamak.
  10. Bir döner evaporatör kullanarak çözücü çıkarın. Tam korumalı SSEA-4 türevi 4 (74 mg, %50 kabul eden 2'ye dayalı) beyaz köpük vermek için azaltılmış basınç altında kalıntıyı kurutun.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Sonuçlar

Varsayılan parametre ayarlarına dayalı Otomatik CHO arama sonucu, SSEA-4'ün [2 + 1 + 3] tek pot reaksiyonu yla sentezlenebildiği anlamına getirir. Şekil 3, SSEA-4 arama sonucunun yazılım ekran görüntüsünü gösterir. Trisakkarit azaltıcı son alıcı seçildiğinde(Şekil 3, etiket 1), program sorgu için dört olası çözüm gösterir. İlk çözeltinin bir parçası vardır(Şekil 3

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Tartışma

Auto-CHO yazılımı oligosakkaritler hiyerarşik ve programlanabilir bir pot sentezi devam etmek için kimyagerler yardımcı olmak için geliştirilmiştir5. Auto-CHO Java programlama dili tarafından inşa edilmiştir. Şu anda Windows, macOS ve Ubuntu'yı destekleyen bir GUI yazılımı ve çapraz platformudur. Yazılım Otomatik CHO web sitesi için ücretsiz olarak indirilebilir , ve MIT lisansı ile kaynak kodu github erişilebilir ....

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Açıklamalar

Yazarların açıklayacak bir şeyi yok.

Teşekkürler

Bu çalışma Zirve Programı, Bilim ve Teknoloji Bakanlığı [MOST 104-0210-01-09-02, MOST 105-0210-01-13-01, MOST 106-0210-01-15-02] ve NSF (1664283) dahil olmak üzere Akademi Sinica tarafından desteklenmiştir.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
AsetonitrilSigma-Aldrich75-05-8
Susuz magnezyum sülfatSigma-Aldrich7487-88-9
Seryum amonyum molibdatTCIC1794
DiklorometanSigma-Aldrich75-09-2
KurutucuSigma-Aldrich7778-18-9
Etil asetatSigma-Aldrich141-78-6
MetanolSigma-Aldrich67-56-1
Moleküler elekler 4 & Aring;Sigma-Aldrich
n-HekzanSigma-Aldrich110-54-3
N-İyodosuccinimidSigma-Aldrich516-12-1
Sodyum bikarbonatSigma-Aldrich144-55-8
Sodyum tiyosülfatSigma-Aldrich10102-17-7
ToluenSigma-Aldrich108-88-3
Triflorometansülfonik asitSigma-Aldrich1493-13-6

Kaynaklar

  1. Apweiler, R., Hermjakob, H., Sharon, N. On the frequency of protein glycosylation, as deduced from analysis of the SWISS-PROT database. Biochimica Et Biophysica Acta. 1473 (1), 4-8 (1999).
  2. Sears, P., Wong, C. -H. Toward Automated Synthesis of Oligosaccharides and Glycoproteins. Science. 291 (5512), 2344-2350 (2001).
  3. Kulkarni, S. S., et al. “One-Pot” Protection, Glycosylation, and Protection-Glycosylation Strategies of Carbohydrates. Chemical Reviews. 118 (17), 8025-8104 (2018).
  4. Zhang, Z., et al. Programmable One-Pot Oligosaccharide Synthesis. Journal of the American Chemical Society. 121 (4), 734-753 (1999).
  5. Cheng, C. -W., et al. Hierarchical and programmable one-pot synthesis of oligosaccharides. Nature Communications. 9 (1), 5202(2018).
  6. ChemDraw. , PerkinElmer Informatics. (2019).
  7. Cheeseman, J. R., Frisch, Æ Predicting magnetic properties with chemdraw and gaussian. , (2000).
  8. Yap, C. W. PaDEL-descriptor: An open source software to calculate molecular descriptors and fingerprints. Journal of Computational Chemistry. 32 (7), 1466-1474 (2011).
  9. Ceroni, A., Dell, A., Haslam, S. M. The GlycanBuilder: a fast, intuitive and flexible software tool for building and displaying glycan structures. Source Code for Biology and Medicine. 2, 3(2007).
  10. Damerell, D., et al. The GlycanBuilder and GlycoWorkbench glycoinformatics tools: updates and new developments. Biological Chemistry. 393 (11), 1357-1362 (2012).

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Yeniden basım ve izinler

Etiketler

Auto CHO Yaz l mG receli Reaktivite De erleriTiyoglikozit Yap Ta larHiyerar ik SentezGlikan Yap sY ksek Performansl S v KromatografisiSSEA 4 Mark rKarbonhidrat Bazl Terap tiklerJava al ma Ortam
Hiyerarşik ve Programlanabilir Tek Pot Oligosakkarit Sentezi
Bize Ulaşın
Kütüphaneye Öner

Gizlilik

Kullanım Koşulları

Politikalar

Telif Hakkı © 2026 MyJoVE Corporation. Tüm hakları saklıdır.