In Vitro Membrane Permeation Studies and in Vivo Antinociception of Glycosylated Dmt<sup>1</sup>-DALDA Analogues
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide In this study the μ opioid receptor (MOR) ligands DALDA (Tyr- d -Arg-Phe-Lys-NH 2 ) and Dmt 1 -DALDA (Dmt- d -Arg-Phe-Lys-NH 2, Dmt = 2′,6′-dimethyltyrosine) were glycosylated at the N- or C-terminus. Subsequently, the modified peptides were subjected to in vitro and in vivo evaluation. In contrast to the N-terminally modified peptide ( 3 ), all peptide analogues derivatized at the C-terminus ( 4 – 7 ) proved to possess high affinity and agonist potency at both MOR and DOR (δ opioid receptor). Results of the Caco-2 monolayer permeation, as well as in vitro blood–brain barrier model experiments, showed that, in the case of compound 4, the glycosylation only slightly diminished the lumen-to-blood and blood-to-lumen transport. Altogether, these experiments were indicative of transcellular transport but not active transport. In vivo assays demonstrated that the peptides were capable of (i) crossing the blood–brain barrier (BBB) and (ii) activating both the spinal ascending as well as the descending opioid pathways, as determined by the tail-flick and hot-plate assays, respectively. In contrast to the highly selective MOR agonist Dmt 1 -DALDA 1, compounds 4 – 7 are mixed MOR/DOR agonists, expected to produce reduced opioid-related side effects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».