Correlation of Secondary Structures Of Bradykinin B1 Receptor Antagonists with Their Activity
Notice bibliographique
Résumé
The secondary structure of a bradykinin B(1)receptor antagonist B-10324 (F5C-Lys-(1)- Lys(0)-Arg(1)-Pro(2)- Hyp(3)-Gly(4)-CpG(5)- Ser(6)-DTic(7)-CpG(8)) was determined by NMR at 800MHz. The conformational data are compared with those obtained previously for two bradykinin B(1) receptor antagonists, namely B-9858 (Lys-(1)- Lys(0)-Arg(1)-Pro(2)- Hyp(3)-Gly(4)-Igl(5)- Ser(6)-DIgl(7)-Oic(8)) and B-10148 (Lys-(1)-Lys(0)-Arg(1)- Pro(2)-Hyp(3)-Gly(4)- Igl(5)-Ser(6)-DF5F(7)- Oic(8)). The abnormal amino acids are: Hyp, trans-4- hydroxyproline; Tic, 1, 2, 3, 4-tetrahydroisoquinoline-3-carboxylic acid; Oic, (2S, 3aS, 7aS)-octahydroindole-2-carboxylic acid; Igl, alpha(2- indanyl)glycine; F5F, 2,3,4,5,6-pentafluorophenylalanine; CpG, alpha- cyclopentylglycine. F5C, pentafluorocinnamoyl, is the N-terminal protecting group and is not involved in the peptide secondary structure. B-10324 contains an N-terminal Pro(2)- CpG(5) distorted type II beta-turn whereas the rest of the peptide is random. A salt bridge is not observed between the carboxylate group at the C-terminal end and the Arg(1) side chain, in contrast to that previously observed for B-9858 and B- 10148. The conformations are correlated with the measured B(1) receptor antagonist activities (J.-F. Larrivée, L. Gera, S. Houle, J. Bouthillier, D. R. Bachvarov, J. M. Stewart and F. Marc au, Br. J. Pharmacol. 131, 885-892 (2000)). The importance of the N-terminal beta-turn is highlighted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».