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Enregistrement W1519128376 · doi:10.1111/j.1747-0285.2011.01282.x

Identification of New Peptide Ligands for Epidermal Growth Factor Receptor Using Phage Display and Computationally Modeling their Mode of Binding

2011· article· en· W1519128376 sur OpenAlexaff
Maryam Hamzeh‐Mivehroud, Ali Mahmoudpour, Siavoush Dastmalchi

Notice bibliographique

RevueChemical Biology & Drug Design · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensNorgen Biotek Corporation (Canada)
Organismes subventionnairesStudent Research Committee, Tabriz University of Medical SciencesTabriz University of Medical SciencesIran National Science Foundation
Mots-clésEpidermal growth factorEpidermal growth factor receptorBiopanningPhage displayPeptideTGF alphaReceptorBiologyGrowth factor receptor inhibitorA431 cellsBinding sitePeptide libraryChemistryBiochemistryPeptide sequenceCell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Peptide phage display, a powerful method for ligand identification, was used to identify new peptide ligands for epidermal growth factor receptor. A-431 cells expressing epidermal growth factor receptor were used as the matrix in a cell-based subtractive biopanning approach using a 7-mer peptide displaying phage library. Two novel peptide ligands were identified and tested for their affinities and functional effects on epidermal growth factor receptor. The identified peptides were able to inhibit the epidermal growth factor-induced phosphorylation of epidermal growth factor receptor in a concentration-dependent manner. The results of affinity binding experiments showed that the natural ligand, that is epidermal growth factor, was able to inhibit competitively the binding of peptide-bearing phage to epidermal growth factor receptor expressing A-431 cells. Molecular modeling studies were used to calculate the free energies for the binding of peptides to the receptor-binding site as well as proposing the interaction modes for this binding. The calculated values for the binding energies were found to be similar to our experimental data and those of previously reported studies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,238 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations34
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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