The Interaction of Metal Compounds with Protein Targets: New Tools in Medicinal Chemistry and Chemical Biology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In cells and organisms, metal complexes can be specifically designed to interact with biomolecules and accordingly alter important biological processes. These interactions have been widely explored for targeting specific biological functions and diseases. In fact, several studies have demonstrated that inorganic chemistry offers significant diversity and versatility for the preparation of highly potent protein modulators (e.g., inhibitors). Moreover, both coordination and organometallic complexes featuring favorable chemico‐physical properties (e.g., luminescence) have proven to be well suited to image proteins and peptides in living cells by various methods. An inherent advantage of metal complexes is the accessibility of multiple oxidation states, and overall charge and geometries, which makes them attractive from the point of view of chemical design. However, these properties can become a disadvantage if not controlled and fine‐tuned in the biological application. In this review, we generally discuss the use of metal compounds, targeting proteins and/or peptides, in medicinal chemistry and chemical biology, and then focus on representative recent examples and applications. Furthermore, we highlight future challenges and attractive perspectives in the field, which may stimulate research and define new frontiers in bioinorganic chemistry.
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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 | 0,001 |
| 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 ».