MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2980848095 · doi:10.1042/bcj20190517

Lessons from LIMK1 enzymology and their impact on inhibitor design

2019· article· en· W2980848095 sur OpenAlexfundno aff
E. Salah, Deep Chatterjee, Alessandra Beltrami, Anthony Tumber, Franziska Preuß, Peter Canning, A. Chaikuad, Petra Knaus, Stefan Knapp, Alex N. Bullock, Sebastian Mathea

Notice bibliographique

RevueBiochemical Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurogenetic and Muscular Disorders Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDeutsche ForschungsgemeinschaftOntario Ministry of Economic Development and InnovationNovartis PharmaWellcome TrustEuropean Federation of Pharmaceutical Industries and AssociationsMerck KGaAMinistero dello Sviluppo EconomicoFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloDiamond Light SourceGenome CanadaPfizer
Mots-clésStaurosporineRegulatorChemistryCell biologyKinasePhosphorylationBiochemistryBiophysicsBiologyComputational biologyProtein kinase A

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

LIM domain kinase 1 (LIMK1) is a key regulator of actin dynamics. It is thereby a potential therapeutic target for the prevention of fragile X syndrome and amyotrophic lateral sclerosis. Herein, we use X-ray crystallography and activity assays to describe how LIMK1 accomplishes substrate specificity, to suggest a unique 'rock-and-poke' mechanism of catalysis and to explore the regulation of the kinase by activation loop phosphorylation. Based on these findings, a differential scanning fluorimetry assay and a RapidFire mass spectrometry activity assay were established, leading to the discovery and confirmation of a set of small-molecule LIMK1 inhibitors. Interestingly, several of the inhibitors were inactive towards the closely related isoform LIMK2. Finally, crystal structures of the LIMK1 kinase domain in complex with inhibitors (PF-477736 and staurosporine, respectively) are presented, providing insights into LIMK1 plasticity upon inhibitor binding.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations29
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiochemical JournalMême sujetNeurogenetic and Muscular Disorders ResearchTravaux en français237 207