Structural and Thermodynamic Studies on Cation−Π Interactions in Lectin−Ligand Complexes: High-Affinity Galectin-3 Inhibitors through Fine-Tuning of an Arginine−Arene Interaction
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The high-resolution X-ray crystal structures of the carbohydrate recognition domain of human galectin-3 were solved in complex with N-acetyllactosamine (LacNAc) and the high-affinity inhibitor, methyl 2-acetamido-2-deoxy-4-O-(3-deoxy-3-[4-methoxy-2,3,5,6-tetrafluorobenzamido]-beta-D-galactopyranose)-beta-D-glucopyranoside, to gain insight into the basis for the affinity-enhancing effect of the 4-methoxy-2,3,5,6-tetrafluorobenzamido moiety. The structures show that the side chain of Arg144 stacks against the aromatic moiety of the inhibitor, an interaction made possible by a reorientation of the side chain relative to that seen in the LacNAc complex. Based on these structures, synthesis of second generation LacNAc derivatives carrying aromatic amides at 3'-C, followed by screening with a novel fluorescence polarization assay, has led to the identification of inhibitors with further enhanced affinity for galectin-3 (K(d) > or = 320 nM). The thermodynamic parameters describing the binding of the galectin-3 C-terminal to selected inhibitors were determined by isothermal titration calorimetry and showed that the affinity enhancements were due to favorable enthalpic contributions. These enhancements could be rationalized by the combined effects of the inhibitor aromatic structure on a cation-Pi interaction and of direct interactions between the aromatic substituents and the protein. The results demonstrate that protein-ligand interactions can be significantly enhanced by the fine-tuning of arginine-arene interactions.
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.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle