Positional Scanning for Peptide Secondary Structure by Systematic Solid-Phase Synthesis of Amino Lactam Peptides
Notice bibliographique
Résumé
Incorporation of amino lactams into biologically active peptides has been commonly used to restrict conformational mobility, enhance selectivity, and increase potency. A solid-phase method using a Fmoc-protection strategy has been developed for the systematic synthesis of peptides containing configurationally defined alpha- and beta-amino gamma-lactams. N-Alkylation of N-silyl peptides with five- and six-member cyclic sulfamidates 9 and 8 minimized bis-alkylation and provided N-alkyl peptides, which underwent lactam annulation under microwave heating. Employing this solid-phase protocol on the growth hormone secretagogue GHRP-6, as well as on the allosteric modulator of the IL-1 receptor 101.10, has furnished 16 lactam derivatives and validated the effectiveness of this approach on peptides bearing aliphatic, aromatic, branched, charged, and heteroatomic side chains. The binding affinity IC(50) values of the GHRP-6 lactam analogues on both the GHS-R1a and CD36 receptors are reported as well as inhibition of thymocyte proliferation measurements for the 101.10 lactam analogues. In these cases, lactam analogues were prepared exhibiting similar or improved properties compared with the parent peptide. Considering the potential for amino lactams to induce peptide turn conformations, the effective method described herein for their supported construction on growing peptides, and for the systematical amino lactam scan of peptides, has proven useful for the rapid identification of the secondary structure necessary for peptide biological activity.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».