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Enregistrement W2141191154 · doi:10.1002/anie.201304686

Highly Functionalized Terpyridines as Competitive Inhibitors of AKAP–PKA Interactions

2013· article· en· W2141191154 sur OpenAlexfundno aff
Gesa Schäfer, Jelena Milić, Adeeb El‐Dahshan, Frank Götz, Kerstin Zühlke, Christian Schillinger, Annika Kreuchwig, Jonathan M. Elkins, Kamal R. Abdul Azeez, Andreas Oder, Marie Christine Moutty, Nanako Masada, Monika Beerbaum, Brigitte Schlegel, Sylvia Niquet, Peter Schmieder, Gerd Krause, Jens Peter von Kries, Dermot M.F. Cooper, Stefan Knapp, Jörg Rademann, Walter Rosenthal, Enno Klußmann

Notice bibliographique

RevueAngewandte Chemie International Edition · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePhosphodiesterase function and regulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistero dello Sviluppo EconomicoOntario Ministry of Economic Development and InnovationCanadian Institutes of Health ResearchGenome CanadaWellcome TrustGlaxoSmithKlinePfizerDeutsche ForschungsgemeinschaftEli Lilly and Company
Mots-clésProtein kinase AChemistryKinaseComputational biologyCell biologyBiochemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A good fit: Interactions between A-kinase anchoring proteins (AKAPs) and protein kinase A (PKA) play key roles in a plethora of physiologically relevant processes whose dysregulation causes or is associated with diseases such as heart failure. Terpyridines have been developed as α-helix mimetics for the inhibition of such interactions and are the first biologically active, nonpeptidic compounds that block the AKAP binding site of PKA.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,240 · 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.

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

Citations52
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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