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Enregistrement W2802835889 · doi:10.1002/ejoc.201800163

Deazapurine Analogues Bearing a 1<i>H</i>‐Pyrazolo[3,4‐<i>b</i>]pyridin‐3(2<i>H</i>)‐one Core: Synthesis and Biological Activity

2018· article· en· W2802835889 sur OpenAlexaff
Linda Supe, Saira Afzal, Abid Mahmood, Syeda Abida Ejaz, Martin Hein, Viktor O. Iaroshenko, Alexander Villinger, Joanna Lecka, Jean Sévigny, Jamshed Iqbal, Peter Langer

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Organic Chemistry · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiochemical and Molecular Research
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesDeutscher Akademischer Austauschdienst
Mots-clésChemistryRegioselectivityStereochemistryAlkaline phosphatasePhosphodiesteraseEnzymeNucleotideDocking (animal)Biological activityBiochemistryCatalysisIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new methodology for the synthesis of fluorinated and non‐fluorinated 1 H ‐pyrazolo[3,4‐ b ]pyridin‐3‐ones was developed. The reactions proceed by cyclization of electron‐rich 3‐amino‐1 H ‐pyrazol‐5(4 H )‐ones with 1,3‐diketones and the products were obtained in good to excellent yields and with excellent regioselectivity. The products, which can be regarded as deazapurine analogues, were tested for the alkaline phosphatase ( h ‐TNAP and h ‐IAP) and nucleotide pyrophosphatase/phosphodiesterase ( h ‐NPP1 and h ‐NPP3) inhibition profile. Most of the derivatives exhibited selective and potent inhibition on tissue non‐specific and intestinal alkaline phosphatase and nucleotide pyrophosphatase (NPP1 and NPP3) enzymes. Possible binding modes of the most potent inhibitors were studied by molecular docking analysis.

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,799

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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations13
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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