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Enregistrement W2044597269 · doi:10.1515/bc.2009.092

Pharmacological inhibitors to identify roles of cathepsin K in cell-based studies: a comparison of available tools

2009· article· en· W2044597269 sur OpenAlexaff
Sylvie Desmarais, Frédéric Massé, M. David Percival

Notice bibliographique

RevueBiological Chemistry · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBone Metabolism and Diseases
Établissements canadiensMerck Canada Inc. (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCathepsin KCathepsinChemistryEnzymeBiochemistryCellCysteineCathepsin LMolecular biologyBiologyIn vitroOsteoclast

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cathepsin K (Cat K) degrades bone type I collagen and is a target for the pharmacological treatment of osteoporosis. Further roles for Cat K have been recently described, some of which are supported by the use of purportedly selective Cat K inhibitors in human and rodent cell-based assays. Twelve commercial and non-commercial Cat K inhibitors were profiled against a panel of purified human, rat, and mouse cysteine cathepsins and in two cell-based enzyme occupancy assays for activity against Cat K, B, and L. Ten inhibitors, including the carbohydrazide Cat K inhibitor II (Boc-Phe-Leu-NHNH-CO-NHNH-Leu-Z), the non-covalent K4b, and the epoxide NC-2300, have either little Cat K selectivity, or appear poorly cell penetrant. The amino-acetonitrile-containing inhibitors L-873724 and odanacatib show greater than 100-fold human Cat K enzyme selectivity and have similar IC(50) values against each cathepsin in cell-based and enzyme assays. The basic inhibitor balicatib has greater cellular potencies than expected on the basis of purified enzyme assays. The accumulation of [(14)C]-balicatib in fibroblasts is blocked by prior treatment of the cells with NH(4)Cl, consistent with balicatib having lysosomotropic properties. These results support the use of L-873724 and odanacatib as tools to identify novel roles for Cat K using human cell-based systems, but suggest using caution in the interpretation of studies employing the other compounds.

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)0,002
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations45
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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