Using the 3D structures of the viral proteinases of porcine epidemic diarrhoea virus (PEDV) to design anti-PEDV drugs
Notice bibliographique
Résumé
The Porcine epidemic diarrhea virus (PEDV) is a coronavirus that causes severe diarrhoea and a high mortality rate in suckling piglets. Traditional antiviral measures such as vaccinations have not shown sufficient effectiveness in protecting piglets against PEDV infection. Given its important role in viral polyprotein processing, the PEDV 3C-like proteinase (3CL pro ) may be a potential target for the development of antiviral drugs adopting a structure-guided approach. To facilitate these efforts, we have expressed, purified, and successfully crystallized a recombinant PEDV 3CL pro that presents the cognate N-and C-termini of the viral protein. In addition, we have developed an in vitro enzymatic activity assay for screening anti-PEDV 3CL pro inhibitors using FRET-based peptide substrates. We are currently working to solve the 3-dimenstional structures of PEDV 3CL pro in complex with various substrate analogues and inhibitors. The structural information garnered through these studies will help shed light on the mechanisms of catalysis and inhibition as well as possible chemical modifications of the inhibitors that may improve their specificity and potency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».