Applications of Current Proteomics Techniques in Modern Drug Design
Notice bibliographique
Résumé
Proteins are currently the major drug targets and thus play a critical role in the process of modern drug design. This typically involves construction of drug compounds based on the structure of a drug target, validation for therapeutic efficacy of the drug compounds, evaluation of drug toxicity, and finally, clinical trial. Proteomics, defined as the comprehensive analysis of the proteins that are expressed in cells or tissues, can be employed at different stages of this process. Comparative proteomics can distinguish subtle changes in protein abundance at a depth of several thousand proteins at different conditions i.e. normal vs disease, to facilitate drug target identification. Also, chemical proteomics can be used to determine drug-target interactions and systematically analyze drug specificity and selectivity. Moreover, phosphoproteomics can be employed to monitor changes in phosphorylation events to characterize drug actions on cell signaling pathways. Similarly, functional proteomics can be utilized to investigate protein-protein and protein-ligand interactions for the clarification of the mechanism of drug action, identification of disease-related sub-networks and novel drug targets. Furthermore, quantitative proteomics can be used to characterize long-term drug effects on protein expression. In addition, computational approaches have emerged to convert complex proteomic data into sophisticated computer models of cellular protein networks. In this review, we will provide an overview of these state-of-the-art proteomics techniques, describe their underlying experimental concepts and compare them to each other, and discuss existing and future applications in the art of drug design and development.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».