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Enregistrement W2137216204 · doi:10.1002/anie.201410736

Identification of Structure–Activity Relationships from Screening a Structurally Compact DNA‐Encoded Chemical Library

2015· article· en· W2137216204 sur OpenAlexaff
Raphael M. Franzini, T. Ekblad, Nan Zhong, Moreno Wichert, Willy Decurtins, Angela Nauer, Mauro Zimmermann, Florent Samain, Jörg Scheuermann, Peter J. Brown, Jonathan Hall, S. Gräslund, H. Schüler, Dario Neri

Notice bibliographique

RevueAngewandte Chemie International Edition · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueChemical Synthesis and Analysis
Établissements canadiensStructural Genomics ConsortiumUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesWellcome Trust
Mots-clésDNAComputational biologyAffinitiesBinding affinitiesChemistryDrug discoveryDNA sequencingChemical libraryCombinatorial chemistrySmall moleculeChemical biologyIdentification (biology)BiochemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Methods for the rapid and inexpensive discovery of hit compounds are essential for pharmaceutical research and DNA-encoded chemical libraries represent promising tools for this purpose. We here report on the design and synthesis of DAL-100K, a DNA-encoded chemical library containing 103 200 structurally compact compounds. Affinity screening experiments and DNA-sequencing analysis provided ligands with nanomolar affinities to several proteins, including prostate-specific membrane antigen and tankyrase 1. Correlations of sequence counts with binding affinities and potencies of enzyme inhibition were observed and enabled the identification of structural features critical for activity. These results indicate that libraries of this type represent a useful source of small-molecule binders for target proteins of pharmaceutical interest and information on structural features important for binding.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,231 · 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'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

Citations100
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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