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Enregistrement W2318920969 · doi:10.2174/157340611794859352

Chemical Synthesis, Characterisation and Biological Evaluation of Furanic- Estradiol Derivatives as Inhibitors of 17β-Hydroxysteroid Dehydrogenase Type 1

2011· article· en· W2318920969 sur OpenAlexafffund
Siham Farhane, Yannick Laplante, Donald Poirier

Notice bibliographique

RevueMedicinal Chemistry · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHormonal Regulation and Hypertension
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityCentre hospitalier de l'Université LavalCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHydroxysteroid dehydrogenaseDehydrogenaseCombinatorial chemistryChemistry11β-hydroxysteroid dehydrogenase type 1EnzymeBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Local biosynthesis of estrogens, especially estradiol (E2), is thought to be important for the maintenance and growth of estrogen-sensitive diseases. To control E2 formation, we have investigated a series of epoxide and furanic E2 derivatives as inhibitors of 17β-hydroxysteroid dehydrogenase type 1 (17β-HSD1), the enzyme responsible for the conversion of estrone (E1) into E2. We report here a strategy to synthesize a series of E2-furanic derivatives from E1. An intermediate epoxide was first obtained and then reduced to give a furanic steroid, which allowed us to introduce a molecular diversity like alcohol, bromide, ester, acid and amide. The inhibition of the transformation of [(14)C]-E1 (100 nM) into [(14)C]-E2 by these compounds was first evaluated with homogenated HEK-293 cells overexpressing 17β-HSD1. The epoxide and butylamide derivatives showed the best inhibitions with 72% and 66%, respectively, at 10 µM. All furanic compounds showed a lower 17β-HSD1 inhibitory potency in intact T47-D breast cancer cells than in homogenated cells, but a great improvement of the inhibitory activity was observed for the epoxide, which gave 62% and 90% of inhibition of the [(14)C]-E1 (60 nM) into [(14)C]-E2 transformation at 1 and 10 µM, respectively.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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