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Enregistrement W2917697237 · doi:10.1038/s41467-019-08833-7

Design strategy for serine hydroxymethyltransferase probes based on retro-aldol-type reaction

2019· article· en· W2917697237 sur OpenAlexfundno aff
Hiroshi Nonaka, Yuki Nakanishi, Satoshi Kuno, Tomoki Ota, Kentaro Mochidome, Yutaro Saito, Fuminori Sugihara, Yoichi Takakusagi, Ichio Aoki, Satoru Nagatoishi, Kouhei Tsumoto, Shinsuke Sando

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAmino Acid Enzymes and Metabolism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJapan Science and Technology AgencyUniversity of TorontoCore Research for Evolutional Science and TechnologyUniversity of TokyoJapan Agency for Medical Research and Development
Mots-clésSerine hydroxymethyltransferaseSerineGlycineAldol reactionBiochemistryEnzymeChemistryCombinatorial chemistryAmino acidCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Serine hydroxymethyltransferase (SHMT) is an enzyme that catalyzes the reaction that converts serine to glycine. It plays an important role in one-carbon metabolism. Recently, SHMT has been shown to be associated with various diseases. Therefore, SHMT has attracted attention as a biomarker and drug target. However, the development of molecular probes responsive to SHMT has not yet been realized. This is because SHMT catalyzes an essential yet simple reaction; thus, the substrates that can be accepted into the active site of SHMT are limited. Here, we focus on the SHMT-catalyzed retro-aldol reaction rather than the canonical serine–glycine conversion and succeed in developing fluorescent and 19F NMR molecular probes. Taking advantage of the facile and direct detection of SHMT, the developed fluorescent probe is used in the high-throughput screening for human SHMT inhibitors, and two hit compounds are obtained.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,277 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations45
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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