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Enregistrement W2289862791 · doi:10.1038/srep22450

Small Molecule Inhibition of Ligand-Stimulated RAGE-DIAPH1 Signal Transduction

2016· article· en· W2289862791 sur OpenAlexfundno aff
Michaele B. Manigrasso, Jinhong Pan, Vivek Rai, Jinghua Zhang, Sergey Reverdatto, Nosirudeen Quadri, Robert J. DeVita, Ravichandran Ramasamy, Alexander Shekhtman, Ann Marie Schmidt

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Glycation End Products research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Heart, Lung, and Blood InstituteSchool of Medicine, New York UniversityYork UniversityJuvenile Diabetes Research Foundation International
Mots-clésRage (emotion)Signal transductionGlycationCell biologyReceptorInflammationExtracellularChemistryHMGB1BiologyBiochemistryNeuroscienceImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The receptor for advanced glycation endproducts (RAGE) binds diverse ligands linked to chronic inflammation and disease. NMR spectroscopy and x-ray crystallization studies of the extracellular domains of RAGE indicate that RAGE ligands bind by distinct charge- and hydrophobicity-dependent mechanisms. The cytoplasmic tail (ct) of RAGE is essential for RAGE ligand-mediated signal transduction and consequent modulation of gene expression and cellular properties. RAGE signaling requires interaction of ctRAGE with the intracellular effector, mammalian diaphanous 1 or DIAPH1. We screened a library of 58,000 small molecules and identified 13 small molecule competitive inhibitors of ctRAGE interaction with DIAPH1. These compounds, which exhibit in vitro and in vivo inhibition of RAGE-dependent molecular processes, present attractive molecular scaffolds for the development of therapeutics against RAGE-mediated diseases, such as those linked to diabetic complications, Alzheimer's disease, and chronic inflammation, and provide support for the feasibility of inhibition of protein-protein interaction (PPI).

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)0,001
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations110
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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