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Enregistrement W2003757380 · doi:10.1021/jm901013a

Constrained Peptidomimetics Reveal Detailed Geometric Requirements of Covalent Prolyl Oligopeptidase Inhibitors

2009· article· en· W2003757380 sur OpenAlexafffund
Janice Lawandi, Sylvestre Toumieux, Valentine Seyer, Philip D. Campbell, Sabine Thielges, Lucienne Juillerat‐Jeanneret, Nicolas Moitessier

Notice bibliographique

RevueJournal of Medicinal Chemistry · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeptidase Inhibition and Analysis
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
Mots-clésOligopeptidaseChemistryPeptidomimeticDocking (animal)Active siteBiochemistrySmall moleculeEnzymeSerineStructure–activity relationshipStereochemistryEnzyme inhibitorDipeptidyl peptidase-4Serine proteaseDipeptidyl peptidasePeptideProteaseIn vitroBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prolyl oligopeptidases cleave peptides on the carboxy side of internal proline residues and their inhibition has potential in the treatment of human brain disorders. Using our docking program fitted, we have designed a series of constrained covalent inhibitors, built from a series of bicyclic scaffolds, to study the optimal shape required for these small molecules. These structures bear nitrile functional groups that we predicted to covalently bind to the catalytic serine of the enzyme. Synthesis and biological assays using human brain-derived astrocytic cells and endothelial cells and human fibroblasts revealed that these compounds act as selective inhibitors of prolyl oligopeptidase activity compared to prolyl-dipeptidyl-aminopeptidase activity, are able to penetrate the cells and inhibit intracellular activities in intact living cells. This integrated computational and experimental study shed light on the binding mode of inhibitors in the enzyme active site and will guide the design of future drug-like molecules.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,789

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,272 · 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 tête enseignante, 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

Citations48
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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