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Prof. Dr. Britto S. Sandanaraj Pavankumar Janardhan Bhandari Mullapudi Mohan Reddy Akshay Bhagwan Lohote Dr. Bankanidhi Sahoo 《Chembiochem : a European journal of chemical biology》2020,21(3):408-416
The custom design of protein–dendron amphiphilic macromolecules is at the forefront of macromolecular engineering. Macromolecules with this architecture are very interesting because of their ability to self-assemble into various biomimetic nanoscopic structures. However, to date, there are no reports on this concept due to technical challenges associated with the chemical synthesis. Towards that end, herein, a new chemical methodology for the modular synthesis of a suite of monodisperse, facially amphiphilic, protein–dendron bioconjugates is reported. Benzyl ether dendrons of different generations (G1–G4) are coupled to monodisperse cetyl ethylene glycol to form macromolecular amphiphilic activity-based probes (AABPs) with a single protein reactive functionality. Micelle-assisted protein labeling technology is utilized for site-specific conjugation of macromolecular AABPs to globular proteins to make monodisperse, facially amphiphilic, protein–dendron bioconjugates. These biohybrid conjugates have the ability to self-assemble into supramolecular protein nanoassemblies. Self-assembly is primarily mediated by strong hydrophobic interactions of the benzyl ether dendron domain. The size, surface charge, and oligomeric state of protein nanoassemblies could be systematically tuned by choosing an appropriate dendron or protein of interest. This chemical method discloses a new way to custom-make monodisperse, facially amphiphilic, protein–dendron bioconjugates. 相似文献
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Thin Film Thermoelectric Metal–Organic Framework with High Seebeck Coefficient and Low Thermal Conductivity
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Strength of Materials - A metallographic method, dilatometry, and X-ray diffraction were applied to investigate the effects of undercooling and holding time on bainitic transformation,... 相似文献
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Evangelopoulos Xenophon Brockmeier Austin J. Mu Tingting Goulermas John Y. 《Machine Learning》2019,108(4):595-626
Machine Learning - We propose a set of highly scalable algorithms for the combinatorial data analysis problem of seriating similarity matrices. Seriation consists of finding a permutation of data... 相似文献
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