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Enregistrement W4210601043 · doi:10.3389/fmolb.2022.811365

Structural and Functional Diversity of Animal Toxins Interacting With GPCRs

2022· review· en· W4210601043 sur OpenAlexaff
Anne-Cécile van Baelen, Philippe Robin, Pascal Kessler, Arhamatoulaye Maïga, Nicolas Gilles, Denis Servent

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Molecular Biosciences · 2022
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuropeptides and Animal Physiology
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésG protein-coupled receptorDruggabilityBiologyReceptorComputational biologyFunctional diversityDrug discoveryStructural motifBioinformaticsBiochemistryEcologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Peptide toxins from venoms have undergone a long evolutionary process allowing host defense or prey capture and making them highly selective and potent for their target. This has resulted in the emergence of a large panel of toxins from a wide diversity of species, with varied structures and multiple associated biological functions. In this way, animal toxins constitute an inexhaustible reservoir of druggable molecules due to their interesting pharmacological properties. One of the most interesting classes of therapeutic targets is the G-protein coupled receptors (GPCRs). GPCRs represent the largest family of membrane receptors in mammals with approximately 800 different members. They are involved in almost all biological functions and are the target of almost 30% of drugs currently on the market. Given the interest of GPCRs in the therapeutic field, the study of toxins that can interact with and modulate their activity with the purpose of drug development is of particular importance. The present review focuses on toxins targeting GPCRs, including peptide-interacting receptors or aminergic receptors, with a particular focus on structural aspects and, when relevant, on potential medical applications. The toxins described here exhibit a great diversity in size, from 10 to 80 amino acids long, in disulfide bridges, from none to five, and belong to a large panel of structural scaffolds. Particular toxin structures developed here include inhibitory cystine knot (ICK), three-finger fold, and Kunitz-type toxins. We summarize current knowledge on the structural and functional diversity of toxins interacting with GPCRs, concerning first the agonist-mimicking toxins that act as endogenous agonists targeting the corresponding receptor, and second the toxins that differ structurally from natural agonists and which display agonist, antagonist, or allosteric properties.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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