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Enregistrement W2076438793 · doi:10.1021/jm100496j

Ligand Specificity in Fragment-Based Drug Design

2010· article· en· W2076438793 sur OpenAlexaff
Sarah Barelier, Julien Pons, Kalle Gehring, Jean-Marc Lancelin, Isabelle Krimm

Notice bibliographique

RevueJournal of Medicinal Chemistry · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Drug Discovery Methods
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDruggabilityChemistrySmall moleculeDrug discoveryLigand (biochemistry)Computational biologyBiochemistryHuman serum albuminPlasma protein bindingBiologyReceptorGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fragment-based drug design consists of identifying low-molecular weight compounds that weakly bind to a target macromolecule and will then be modified or linked to yield potent inhibitors. The specificity of these low-complexity and low-affinity molecules has rarely been discussed in the literature. To address this question, NMR spectroscopy was used to investigate the interactions of 150 fragments with five proteins: three proteins from the Bcl-2 family (Bcl-x(L), Bcl-w, and Mcl-1), human peroxiredoxin 5, for which very few ligands have been reported, and human serum albumin, which is known to bind a large number of ligands. Our results show that the fragments are rather versatile binders and able to identify binding hot spots in very different targets. Despite the different hit rates observed related to the druggability of the proteins, two scaffolds appear as preferred binders for all proteins. Low specificity was observed between homologous proteins or unrelated poorly druggable proteins, while higher specificity could be achieved with highly druggable targets.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations49
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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