MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3032607974 · doi:10.1101/2020.05.27.118117

Crystallographic and electrophilic fragment screening of the SARS-CoV-2 main protease

2020· preprint· en· W3032607974 sur OpenAlexfundno aff
A. Douangamath, D. Fearon, Paul Gehrtz, T. Krojer, Petra Lukacik, David Owen, Efrat Resnick, Claire Strain‐Damerell, A. Aimon, Péter Ábrányi‐Balogh, José Brandão‐Neto, Anna Carbery, Gemma Davison, Alexandre Dias, Thomas D. Downes, Louise Dunnett, M. Fairhead, James D. Firth, Simon Jones, Aaron Keely, György M. Keserű, Hanna F. Klein, Mathew P. Martin, M.E.M. Noble, Peter O’Brien, A.J. Powell, Rambabu Reddi, R. Skyner, M. Snee, Michael J. Waring, Conor Wild, Nir London, F. von Delft, Martin Walsh

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Drug Discovery Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHelen and Martin Kimmel Center for Molecular Design, Weizmann Institute of ScienceNovartis PharmaMedical Research CouncilMinistero dello Sviluppo EconomicoAstex PharmaceuticalsGenome CanadaFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloHungarian Science FoundationDiamond Light SourceEuropean Federation of Pharmaceutical Industries and AssociationsMerck KGaAPfizerAstraZenecaEli Lilly and CompanyOntario Ministry of Economic Development and InnovationIsrael Science FoundationIsrael Cancer Research Fund
Mots-clésProteaseProteasesCovalent bondElectrophileSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)ChemistryComputational biologyVirologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DimerCombinatorial chemistryStereochemistryBiologyEnzymeBiochemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary COVID-19, caused by SARS-CoV-2, lacks effective therapeutics. Additionally, no antiviral drugs or vaccines were developed against the closely related coronavirus, SARS-CoV-1 or MERS-CoV, despite previous zoonotic outbreaks. To identify starting points for such therapeutics, we performed a large-scale screen of electrophile and non-covalent fragments through a combined mass spectrometry and X-ray approach against the SARS-CoV-2 main protease, one of two cysteine viral proteases essential for viral replication. Our crystallographic screen identified 71 hits that span the entire active site, as well as 3 hits at the dimer interface. These structures reveal routes to rapidly develop more potent inhibitors through merging of covalent and non-covalent fragment hits; one series of low-reactivity, tractable covalent fragments was progressed to discover improved binders. These combined hits offer unprecedented structural and reactivity information for on-going structure-based drug design against SARS-CoV-2 main protease.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0030,000

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 GPT0,250
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations74
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)Même sujetComputational Drug Discovery MethodsTravaux en français237 207