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Enregistrement W2419445698 · doi:10.1080/14756366.2016.1190712

Identification of <i>Mycobacterium tuberculosis</i> leucyl-tRNA synthetase (LeuRS) inhibitors among the derivatives of 5-phenylamino-2H-[1,2,4]triazin-3-one

2016· article· en· W2419445698 sur OpenAlexaff
O. I. Gudzera, Andriy G. Golub, Volodymyr G. Bdzhola, Galyna P. Volynets, O. P. Kovalenko, Konstantin S. Boyarshin, Anna Yaremchuk, Mykola Protopopov, S. M. Yarmoluk, M. A. Tukalo

Notice bibliographique

RevueJournal of Enzyme Inhibition and Medicinal Chemistry · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA and protein synthesis mechanisms
Établissements canadiensOntario Tobacco Research Unit
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMycobacterium tuberculosisTuberculosisChemistryEnzymeAntibioticsIC50StereochemistryMicrobiologyBiochemistryBiologyMedicineIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increase of antibiotic resistance amongst Mycobacterium tuberculosis strains has become one of the most pressing problems of modern medicine. Therefore, the search of antibiotics against M. tuberculosis with novel mechanisms of action is very important. We have identified inhibitors of M. tuberculosis leucyl-tRNA synthetase (LeuRS) among the derivatives of 5-phenylamino-2H-[1,2,4]triazin-3-one. The most active compounds 5-(5-chloro-2-hydroxy-phenylamino)-6-methyl-2H-[1,2,4]triazin-3-one and 5-(5-chloro-2-hydroxy-phenylamino)-2H-[1,2,4]triazin-3-one inhibit M. tuberculosis LeuRS with IC50 of 7.6 μМ and 7.2 μМ, respectively. It was established that the inhibitory activity of compounds against pathogenic LeuRS is 10-fold better, than for human enzyme.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,426

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations24
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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