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Enregistrement W2769066285 · doi:10.1038/s41467-017-01319-4

Multicomponent mapping of boron chemotypes furnishes selective enzyme inhibitors

2017· article· en· W2769066285 sur OpenAlexafffund
Joanne Tan, Armand B. Cognetta, Diego B. Diaz, Kenneth M. Lum, Shinya Adachi, Soumajit Kundu, Benjamin F. Cravatt, Andrei K. Yudin

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueChemical Synthesis and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésEnzymeChemotypeSerineChemistryHeteroatomCombinatorial chemistrySerine hydrolaseBiochemistryIn vitroSmall moleculeOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Heteroatom-rich organoboron compounds have attracted attention as modulators of enzyme function. Driven by the unmet need to develop chemoselective access to boron chemotypes, we report herein the synthesis of α- and β-aminocyano(MIDA)boronates from borylated carbonyl compounds. Activity-based protein profiling of the resulting β-aminoboronic acids furnishes selective and cell-active inhibitors of the (ox)lipid-metabolizing enzyme α/β-hydrolase domain 3 (ABHD3). The most potent compound displays nanomolar in vitro and in situ IC 50 values and fully inhibits ABHD3 activity in human cells with no detectable cross-reactivity against other serine hydrolases. These findings demonstrate that synthetic methods that enhance the heteroatom diversity of boron-containing molecules within a limited set of scaffolds accelerate the discovery of chemical probes of human enzymes.

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 enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,322

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations37
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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