Efficient recognition of steroids by planar aromatic molecules: a novel biomolecular recognition motif and its potential applications
Notice bibliographique
Résumé
Traditionally, functional groups attached to the backbone of steroid molecules were seen as the key factors in their molecular recognition and, consequently, their physiological function.However, a systematic study of the cocrystals of steroids with electron-rich, planar aromatic molecules (arenes) by our group has recently revealed the ••• interaction: a previously undescribed interaction mode of steroids involving the -face of a steroid and theelectron system of aromatic molecules.Progesterone was found to reliably engage in ••• interaction with various arenes, whereas other steroids studied so far suggest a strong dependence of this interaction on the fine structural details of the steroid backbone.This mimics the steroid behavior in the biological systems, where small structural differences give rise to significantly different biological functions.We set out to pursue the cocrystallization of progesterone with a variety of polyaromatic hydrocarbons and heterocycles using the mechanochemical solid-state screening methods developed in our group.Furthermore, we sought to expand the set of steroid cocrystal formers towards biologically and pharmaceutically relevant adrenosterone (a weak androgen), cholest-4-en-3-one (metabolite of cholesterol), exemestane (anticancer drug) and levonorgestrel (used in birth control), all of which exhibit a degree of structural similarity with progesterone.Finally, we investigated the possibility of combining the ••• interaction with known interactions such as hydrogen and halogen bonding to engineer increasingly complex molecular solids.This presentation will outline our initial findings, which confirm the reliability of the ••• interactions and establish its applicability to steroid molecules beyond progesterone.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».