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Enregistrement W2277844282 · doi:10.1021/acs.jmedchem.5b01311

Design and Structural Characterization of Potent and Selective Inhibitors of Phosphatidylinositol 4 Kinase IIIβ

2016· article· en· W2277844282 sur OpenAlexafffund
Florentine U. Rutaganira, M.L. Fowler, Jacob A. McPhail, Michael A. Gelman, Khanh Cong Nguyen, Anming Xiong, Gillian L. Dornan, Brandon Tavshanjian, Jeffrey S. Glenn, Kevan M. Shokat, John E. Burke

Notice bibliographique

RevueJournal of Medicinal Chemistry · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCalcium signaling and nucleotide metabolism
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesInstitute of Infection and ImmunityNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute of General Medical SciencesNIH Office of the DirectorNational Institutes of HealthHoward Hughes Medical Institute
Mots-clésChemistryPhosphatidylinositolEnzymeKinaseStructure–activity relationshipBiochemistryIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Type III phosphatidylinositol 4-kinase (PI4KIIIβ) is an essential enzyme in mediating membrane trafficking and is implicated in a variety of pathogenic processes. It is a key host factor mediating replication of RNA viruses. The design of potent and specific inhibitors of this enzyme will be essential to define its cellular roles and may lead to novel antiviral therapeutics. We previously reported the PI4K inhibitor PIK93, and this compound has defined key functions of PI4KIIIβ. However, this compound showed high cross reactivity with class I and III PI3Ks. Using structure-based drug design, we have designed novel potent and selective (>1000-fold over class I and class III PI3Ks) PI4KIIIβ inhibitors. These compounds showed antiviral activity against hepatitis C virus. The co-crystal structure of PI4KIIIβ bound to one of the most potent compounds reveals the molecular basis of specificity. This work will be vital in the design of novel PI4KIIIβ inhibitors, which may play significant roles as antiviral therapeutics.

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 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,259

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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,215 · 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.

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

Citations66
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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