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Enregistrement W2061731602 · doi:10.3389/fchem.2014.00050

Human isoprenoid synthase enzymes as therapeutic targets

2014· review· en· W2061731602 sur OpenAlexaff
Jaeok Park, Alexios N. Matralis, Albert M. Berghuis, Youla S. Tsantrizos

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Chemistry · 2014
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant biochemistry and biosynthesis
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrenylationFarnesyl pyrophosphateSqualeneGeranylgeranyl pyrophosphateMevalonate pathwayBiochemistryPrenyltransferaseMevalonic acidTerpenoidDrug discoveryIsopentenyl pyrophosphateBiologyEnzymeBiosynthesisChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the human body, the complex biochemical network known as the mevalonate pathway is responsible for the biosynthesis of all isoprenoids, which consists of a vast array of metabolites that are vital for proper cellular functions. Two key isoprenoids, farnesyl pyrophosphate (FPP) and geranylgeranyl pyrophosphate (GGPP) are responsible for the post-translational prenylation of small GTP-binding proteins, and serve as the biosynthetic precursors to numerous other biomolecules. The down-stream metabolite of FPP and GGPP is squalene, the precursor to steroids, bile acids, lipoproteins, and vitamin D. In the past, interest in prenyl synthase inhibitors focused mainly on the role of the FPP in lytic bone diseases. More recently pre-clinical and clinical studies have strongly implicated high levels of protein prenylation in a plethora of human diseases, including non-skeletal cancers, the progression of neurodegenerative diseases and cardiovascular diseases. In this review, we focus mainly on the potential therapeutic value of down-regulating the biosynthesis of FPP, GGPP, and squalene. We summarize the most recent drug discovery efforts and the structural data available that support the current on-going studies.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0060,005

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations51
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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