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Enregistrement W2015820505 · doi:10.1142/s0219720006001898

SELECTIVE TARGETING OF INDEL-INFERRED DIFFERENCES IN SPATIAL STRUCTURES OF HOMOLOGOUS PROTEINS

2006· article· en· W2015820505 sur OpenAlexafffund
Yvonne Y. Li, Steven J.M. Jones, Artem Cherkasov

Notice bibliographique

RevueJournal of Bioinformatics and Computational Biology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueResearch on Leishmaniasis Studies
Établissements canadiensCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreMichael Smith Health Research BCUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMichael Smith Health Research BC
Mots-clésBiologyVirulenceIn silicoPeptide sequenceGeneticsHuman pathogenComputational biologySequence alignmentProtein sequencingProtein superfamilyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The eukaryotic pathogen Leishmania donovani possesses a housekeeping protein Elongation-Factor-1alpha (EF-1alpha) which has been found to be unexpectedly involved in the pathogen's virulence. Because it is associated with virulence and essential for cell survival, this protein is an attractive choice for drug targeting; however, its sequence is highly similar (> 80% sequence identity) to that of its human homolog, rendering it a risky choice for a drug target. The chief difference between these two proteins has been found to be a 12 amino acid sequence present in human EF-1alpha but absent from leishmania EF-1alpha. Furthermore, it has been shown that this 12 amino acid insert in the human sequence corresponds to a hairpin loop on the surface of the protein. In this study, we searched for those spatial features in leishmania EF-1alpha that are impacted or obscured by the extra hairpin loop in the human counterpart. We have also conducted a large-scale in silico screening for small molecules that could plausibly bind to these protein features. While experimental evidence is required to verify our results, our findings thus far appear to support this approach as a new strategy for the development of antagonists against pathogenic targets having close human homologs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,197

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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