MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2028561673 · doi:10.1021/jm300346w

Druggability Analysis and Structural Classification of Bromodomain Acetyl-lysine Binding Sites

2012· article· en· W2028561673 sur OpenAlexfundno aff
Lewis R. Vidler, Nathan Brown, Stefan Knapp, Swen Hoelder

Notice bibliographique

RevueJournal of Medicinal Chemistry · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Degradation and Inhibitors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanada Foundation for InnovationWellcome TrustCancer Research UKTakeda Pharmaceuticals North AmericaAbbott LaboratoriesWellcomeGlaxoSmithKlineCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute for Health and Care ResearchNovartisPfizer
Mots-clésBromodomainDruggabilityChemistryComputational biologyLysineDrug discoveryEpigeneticsAmino acidBiochemistryGeneBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bromodomains are readers of the epigenetic code that specifically bind acetyl-lysine containing recognition sites on proteins. Recently the BET family of bromodomains has been demonstrated to be druggable through the discovery of potent inhibitors, sparking an interest in protein-protein interaction inhibitors that directly target gene transcription. Here, we assess the druggability of diverse members of the bromodomain family using SiteMap and show that there are significant differences in predicted druggability. Furthermore, we trace these differences in druggability back to unique amino acid signatures in the bromodomain acetyl-lysine binding sites. These signatures were then used to generate a new classification of the bromodomain family, visualized as a classification tree. This represents the first analysis of this type for the bromodomain family and can prove useful in the discovery of inhibitors, particularly for anticipating screening hit rates, identifying inhibitors that can be explored for lead hopping approaches, and selecting proteins for selectivity screening.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,264 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations273
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Medicinal ChemistryMême sujetProtein Degradation and InhibitorsTravaux en français237 207