Evaluating Metal–Ligand Interactions of Metal-Binding Isosteres Using Model Complexes
Notice bibliographique
Résumé
Bioisosteres are a useful approach to address pharmacokinetic liabilities and improve drug-like properties. Specific to developing metalloenzyme inhibitors, metal-binding pharmacophores (MBPs) have been combined with bioisosteres, to produce metal-binding isosteres (MBIs) as alternative scaffolds for use in fragment-based drug discovery (FBDD). Picolinic acid MBIs have been reported and evaluated for their metal-binding ability, pharmacokinetic properties, and enzyme inhibitory activity. However, their structural, electronic, and spectroscopic properties with metal ions other than Zn(II) have not been reported, which might reveal similarities and differences between MBIs and the parent MBPs. To this end, [M(TPA)(MBI)]+ (M = Ni(II) and Co(II), TPA = tris(2-pyridylmethyl)amine) is presented as a bioinorganic model system for investigating picolinic acid, four heterocyclic MBIs, and 2,2′-bipyridine. These complexes were characterized by X-ray crystallography as well as NMR, IR, and UV–vis spectroscopies, and their magnetic moments were accessed. In addition, [(TpPh,Me)Co(MBI)] (TpPh,Me = hydrotris(3,5-phenylmethylpyrazolyl)borate) was used as a second model compound, and the limitations and attributes of the two model systems are discussed. These results demonstrate that bioinorganic model complexes are versatile tools for metalloenzyme inhibitor design and can provide insights into the broader use of MBIs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».