SELECTIVE TARGETING OF INDEL-INFERRED DIFFERENCES IN SPATIAL STRUCTURES OF HOMOLOGOUS PROTEINS
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| 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 ».