MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2557351924 · doi:10.1002/cbic.201600538

Fungal Glycolipid Hydrolase Inhibitors and Their Effect on <i>Cryptococcus neoformans</i>

2016· article· en· W2557351924 sur OpenAlexafffund
Andrés G. Santana, Christina Tysoe, Guanggan Hu, James W. Kronstad, Ethan D. Goddard‐Borger, Stephen G. Withers

Notice bibliographique

RevueChemBioChem · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFungal Infections and Studies
Établissements canadiensVancouver Hospital and Health Sciences CentreCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésIminosugarCryptococcus neoformansGlycolipidMicrobiologyEchinocandinsBiologyAntifungal drugDrugEnzymeBiochemistryChemistryCandida albicansPharmacologyAntifungalAmphotericin B

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pathogenic fungi kill an estimated 1.3 million people each year. This number is predicted to rise as drug resistance spreads, thus antifungal drugs with novel modes of action are urgently required. Fungal endoglycoceramidase-related proteins 1 and 2 (EGCrP-1 and -2), which hydrolyse glucosylceramide and ergosteryl β-glucoside, respectively, are important for fungal cell growth and have been identified as potential targets for drug development. A library of iminosugar derivatives was screened against EGCrP-1 and -2, and a number of competitive inhibitors with nanomolar affinities were identified. In addition, a mechanism-based inhibitor was shown to form a covalent derivative with EGCrP-2. Nine of the inhibitors were evaluated against Cryptococcus neoformans. Several showed growth inhibitory activity, but only against a C. neoformans strain lacking the outer fungal polysaccharide capsule; this implies that penetration into the cell is a significant handicap for these inhibitors. Pro-drug versions of these inhibitors could address this issue.

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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,466

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueChemBioChemMême sujetFungal Infections and StudiesTravaux en français237 207