N‐(2,4)‐dinitrophenyl‐L‐arginine Interacts with EphB4 and Functions as an EphB4 Kinase Modulator
Notice bibliographique
Résumé
The erythropoietin-producing hepatocellular carcinoma receptor B4 is a receptor tyrosine kinase whose expression is preserved in various malignancies, including colon, gastric, and breast carcinoma. Hepatocellular carcinoma receptor B4 presence in tumor cells and involvement in cancer suppression makes it a potential therapeutic target for activating compounds. Moreover, modulators of its activity also have a strong potential to be used in diagnosis and therapy monitoring. We used virtual ligand screening to identify novel hepatocellular carcinoma receptor B4 kinase modulators for experimental testing. Three independent assay platforms confirmed that dinitrophenyl-L-arginine is likely to affect the kinase activity of hepatocellular carcinoma receptor B4. An enzyme-coupled spectrophotometric assay has been used to examine this possibility and may prove to be useful for assessing other novel kinase modulator candidates. Overall, our observations suggest that dinitrophenyl-L-arginine has an activating effect on hepatocellular carcinoma receptor B4 and, therefore, more efficient derivatives may have therapeutic effects in tumors where hepatocellular carcinoma receptor B4 exhibits antimalignant properties. The hepatocellular carcinoma receptor B4-activating effect is discussed with respect to previously described mechanisms, using predicted and experimental structures for docked ligands. As a novel kinase activity modulator, dinitrophenyl-L-arginine may provide new insights into molecular mechanisms by which kinases are activated or regulated, and may serve as a lead compound for the generation of novel hepatocellular carcinoma receptor B4-activating therapeutic compounds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».