Binding affinities for sulfonamide inhibitors with matrix metalloproteinase‐2 using a linear response method
Notice bibliographique
Résumé
Due to their involvement in many pathological conditions, matrix metalloproteinases (MMPs), are very attractive therapeutic targets. Our study focuses on one of them, MMP-2, which is involved in tumor progression and metastasis. Recently, the solution structure of the catalytic domain of MMP-2 complexed with a hydroxamic acid inhibitor (SC-74020) was published by Feng et al. Using the Hanessian group published binding affinity data and the structure published by Feng as a basis, we have built a binding affinity model by targeting the S(2)' pocket of the enzyme with a set of nine alpha-N-sulfonylamino hydroxamic acid derivatives. Two binding geometries of each ligand have been generated corresponding to two binding modes denoted A and B, respectively, of which the first one is targeting the S(2)' pocket and the second one the S(1) pocket. For the binding affinity model developed for mode A the computed activities show a rmsd of 0.583 kcal/mol as compared with the experimental data, and a correlation coefficient r(2) of 0.779, while in the case of the binding mode B a rmsd of 0.834 kcal/mol and correlation coefficient r(2) of 0.500, respectively, were obtained. In conclusion, our data suggest a higher probability for the Phe(76) gated S(2)' open form pocket to accommodate the substituent alpha versus the wide solvent exposed S(1) subsite, probability which some research groups could have overlooked due to extensive use in their calculations of non revealing S(2)' pocket open state crystallographic structures instead of NMR ones.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».