MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2073041565 · doi:10.3892/ijmm.13.4.557

Lipidic inhibitors of human N-myristoyltransferase

2004· article· en· W2073041565 sur OpenAlexaff
Mohammed Khysar Pasha, Ponniah Selvakumar, Ashakumary Lakshmikuttyamma, Mabood Qureshi, Frank S. Guziec, Jonathan R. Dimmock, Ronald L. Felsted, Constance J. Glover, Rajendra K. Sharma

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Medicine · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMyristoylationMyristic acidEnzymeBiochemistryAcyltransferasesKinasePeptideProtein kinase AStereochemistryChemistryAntiparasiticSubstrate (aquarium)BiologyFatty acidPalmitic acidPhosphorylationBiosynthesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study was undertaken in order to identify compounds which inhibit the activity of human myristoyl-CoA:protein N-myristoyltransferase (hNMT). In particular, the structural features of such molecules which contribute to enzyme inhibition were investigated. Two groups of compounds, namely myristic acid and analogs 1-13 and derivatives of myristoyl-CoA 14-19 were evaluated. All compounds were examined using cAMP-dependent protein kinase derived peptide substrate. The IC(50) values were <1 micro M, between 1 and 100 micro M or >100 micro M in eight, four and seven compounds, respectively. Of the six myristoyl-CoA analogs, five had IC(50) values in the 0.06-0.59 micro M range. These molecules were examined using three additional substrates viz pp60src, MARCKS and M2 gene segment of reovirus type 3 which led to results similar to those obtained with the cAMP-dependent protein kinase substrate. On the other hand, evaluation of myristic acid and four related compounds revealed some differences in hNMT-inhibiting properties among the substrates. From the results obtained, the possible manner whereby potent inhibitors interact with the enzyme was formulated thus enabling the design of further analogs as candidate inhibitors of hNMT.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,327

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,294 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Molecular MedicineMême sujetLiver Disease Diagnosis and TreatmentTravaux en français237 207