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Enregistrement W2169673925 · doi:10.2174/1568026611313010004

The Therapeutic Potential of Allosteric Ligands for Free Fatty Acid Sensitive GPCRs

2013· review· en· W2169673925 sur OpenAlexfundno aff
Brian D. Hudson, Trond Ulven, Graeme Milligan

Notice bibliographique

RevueCurrent Topics in Medicinal Chemistry · 2013
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueReceptor Mechanisms and Signaling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWellcome TrustCanadian Institutes of Health ResearchStrategiske Forskningsråd
Mots-clésAllosteric regulationG protein-coupled receptorChemistryFatty acidComputational biologyBiochemistryCombinatorial chemistryBiologyReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

G protein coupled receptors (GPCRs) are the most historically successful therapeutic targets. Despite this success there are many important aspects of GPCR pharmacology and function that have yet to be exploited to their full therapeutic potential. One in particular that has been gaining attention in recent times is that of GPCR ligands that bind to allosteric sites on the receptor distinct from the orthosteric site of the endogenous ligand. As therapeutics, allosteric ligands possess many theoretical advantages over their orthosteric counterparts, including more complex modes of action, improved safety, more physiologically appropriate responses, better target selectivity, and reduced likelihood of desensitisation and tachyphylaxis. Despite these advantages, the development of allosteric ligands is often difficult from a medicinal chemistry standpoint due to the more complex challenge of identifying allosteric leads and their often flat or confusing SAR. The present review will consider the advantages and challenges associated with allosteric GPCR ligands, and examine how the particular properties of these ligands may be exploited to uncover the therapeutic potential for free fatty acid sensitive GPCRs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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