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Enregistrement W2945815300 · doi:10.3762/bjoc.15.174

Design, synthesis and biological evaluation of immunostimulating mannosylated desmuramyl peptides

2019· article· en· W2945815300 sur OpenAlexfundno aff
Rosana Ribić, Ranko Stojković, Lidija Milković, Mariastefania Antica, Marko Cigler, Srđanka Tomić

Notice bibliographique

RevueBeilstein Journal of Organic Chemistry · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Response and Inflammation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundMedicinski Fakultet, Sveučilište u ZagrebuHrvatska Zaklada za ZnanostTerry Fox FoundationSveučilište u Zagrebu
Mots-clésMuramyl dipeptideChemistryMannoseAdamantanePeptidoglycanLipophilicityOvalbuminAdjuvantPeptideDipeptideMannose receptorBiochemistryPeptide synthesisLipopeptideLinkerImmune systemCombinatorial chemistryIn vitroCell wallImmunologyOrganic chemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Muramyl dipeptide is the minimal structure of peptidoglycan with adjuvant properties. Replacement of the N -acetylmuramyl moiety and increase of lipophilicity are important approaches in the preparation of muramyl dipeptide analogues with improved pharmacological properties. Mannose receptors present on immunocompetent cells are pattern-recognition receptors and by mannose ligands binding they affect the immune system. Here we present the design, synthesis and biological evaluation of novel mannosylated desmuramyl peptide derivatives. Mannose was coupled to dipeptides containing a lipophilic adamantane on N- or C-terminus through a glycolyl or hydroxyisobutyryl linker. Adjuvant activities of synthesized compounds were investigated in the mouse model using ovalbumin as an antigen. Their activities were compared to the previously described mannosylated adamantane-containing desmuramyl peptide and peptidoglycan monomer. Tested compounds exhibited adjuvant activity and the strongest enhancement of IgG production was stimulated by compound 21 (Man-OCH 2 -ᴅ-(1-Ad)Gly-ʟ-Ala-ᴅ-isoGln).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,221 · 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.

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

Citations19
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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