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Enregistrement W2758088381 · doi:10.1021/acs.jproteome.7b00451

Disease Association and Druggability of WD40 Repeat Proteins

2017· article· en· W2758088381 sur OpenAlexaff
Richard Song, Zhongduo Wang, Matthieu Schapira

Notice bibliographique

RevueJournal of Proteome Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueUbiquitin and proteasome pathways
Établissements canadiensStructural Genomics ConsortiumUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDruggabilityComputational biologyDrug discoveryAllosteric regulationProtein–protein interactionBiologyProteasomeDrug developmentProtein domainProteomeGeneticsBioinformaticsBiochemistryEnzymeDrugPharmacologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

WD40 repeat (WDR) domains are protein interaction scaffolds that represent one of the largest protein families in human, and a first WDR inhibitor-an allosteric antagonist of polycomb repressive complex 2-just entered the clinic. A systematic analysis of the CORUM database of protein complexes shows that WDR is the most represented domain in transcriptional regulation and one of the most prevalent in the ubiquitin proteasome system, two pathways of high relevance to drug discovery. Parsing the literature and the vulnerability of cancer cell lines to CRISPR knockout indicates that WDR proteins are targets of interest in oncology and other disease areas. A quantitative analysis of WDR structures reveals that druggable binding pockets can be found on multiple surfaces of these multifaceted protein interaction platforms. These data support the development of chemical probes to further interrogate WDR proteins as an emerging therapeutic target class.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,663

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,320 · 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

Citations49
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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