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Enregistrement W4298296759 · doi:10.17615/66q8-7d37

Optimization of Cellular Activity of G9a Inhibitors 7-Aminoalkoxy-quinazolines

2020· article· en· W4298296759 sur OpenAlexfundno aff
Jing Huang, Masoud Vedadi, Peter J. Brown, Jian Jin, Stephen V. Frye, Abdellah Allali‐Hassani, Xin Chen, Dalia Barsyte-Lovejoy, Yunlong He, Feng Liu, Christopher M. Yates, C.H. Arrowsmith, J. Martin Herold

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueQuinazolinone synthesis and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of North Carolina at Chapel HillOntario GenomicsNational Institutes of HealthKnut och Alice Wallenbergs StiftelseKarolinska InstitutetStiftelsen för Strategisk ForskningOntario Genomics InstituteGenome CanadaGlaxoSmithKlineOntario Innovation TrustWellcome Trust
Mots-clésComputational biologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Protein lysine methyltransferase G9a plays key roles in the transcriptional repression of a variety of genes via dimethylation of lysine 9 on histone H3 (H3K9me2) of chromatin as well as dimethylation of non-histone proteins including tumor suppressor p53. We previously reported the discovery of UNC0321 (3), the most potent G9a inhibitor to date, via structure-based design and structure activity relationship (SAR) exploration of the quinazoline scaffold represented by BIX01294 (1). Despite its very high in vitro potency, compound 3 lacks sufficient cellular potency. The design and synthesis of several generations of new analogs aimed at improving cell membrane permeability while maintaining high in vitro potency resulted in the discovery of a number of novel G9a inhibitors such as UNC0646 (6) and UNC0631 (7) with excellent potency in a variety of cell lines and excellent separation of functional potency versus cell toxicity. The design, synthesis and cellular SAR of these potent G9a inhibitors are described.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,467
Score d'incertitude au seuil0,913

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0880,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,200 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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