In Silico Identification and Experimental Validation of (−)-Muqubilin A, a Marine Norterpene Peroxide, as PPARα/γ-RXRα Agonist and RARα Positive Allosteric Modulator
Notice bibliographique
Résumé
The nuclear receptors (NRs) RARα, RXRα, PPARα, and PPARγ represent promising pharmacological targets for the treatment of neurodegenerative diseases. In the search for molecules able to simultaneously target all the above-mentioned NRs, we screened an in-house developed molecular database using a ligand-based approach, identifying (-)-Muqubilin (Muq), a cyclic peroxide norterpene from a marine sponge, as a potential hit. The ability of this compound to stably and effectively bind these NRs was assessed by molecular docking and molecular dynamics simulations. Muq recapitulated all the main interactions of a canonical full agonist for RXRα and both PPARα and PPARγ, whereas the binding mode toward RARα showed peculiar features potentially impairing its activity as full agonist. Luciferase assays confirmed that Muq acts as a full agonist for RXRα, PPARα, and PPARγ with an activity in the low- to sub-micromolar range. On the other hand, in the case of RAR, a very weak agonist activity was observed in the micromolar range. Quite surprisingly, we found that Muq is a positive allosteric modulator for RARα, as both luciferase assays and in vivo analysis using a zebrafish transgenic retinoic acid (RA) reporter line showed that co-administration of Muq with RA produced a potent synergistic enhancement of RARα activation and RA signaling.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».