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Enregistrement W4362522266 · doi:10.1080/14756366.2023.2193866

Synthesis and biological evaluation of flavonoid-based IP6K2 inhibitors

2023· article· en· W4362522266 sur OpenAlexaff
Myunghwan Ahn, Seung Eun Park, Jiyeon Choi, Jiahn Choi, Doyoung Choi, Dongju An, Hayoung Jeon, Soowhan Oh, Kiho Lee, Jaehoon Kim, Jaebong Jang, Seyun Kim, Youngjoo Byun

Notice bibliographique

RevueJournal of Enzyme Inhibition and Medicinal Chemistry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Kinase Regulation and GTPase Signaling
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesKorea Evaluation Institute of Industrial TechnologyNational Research Foundation of KoreaNational Research FoundationKorea Drug Development FundPOSCO TJ Park Foundation
Mots-clésFlavonoidBiochemistryPharmacologyInositolEnzymeChemistryKinaseIC50BiologyIn vitroReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inositol polyphosphates (IPs) are a group of inositol metabolites that act as secondary messengers for external signalling cues. They play various physiological roles such as insulin release, telomere length maintenance, cell metabolism, and aging. Inositol hexakisphosphate kinase 2 (IP6K2) is a key enzyme that produces 5-diphosphoinositol 1,2,3,4,6-pentakisphosphate (5-IP7), which influences the early stages of glucose-induced exocytosis. Therefore, regulation of IP6Ks may serve as a promising strategy for treating diseases such as diabetes and obesity. In this study, we designed, synthesised, and evaluated flavonoid-based compounds as new inhibitors of IP6K2. Structure-activity relationship studies identified compound 20s as the most potent IP6K2 inhibitor with an IC50 value of 0.55 μM, making it 5-fold more potent than quercetin, the reported flavonoid-based IP6K2 inhibitor. Compound 20s showed higher inhibitory potency against IP6K2 than IP6K1 and IP6K3. Compound 20s can be utilised as a hit compound for further structural modifications of IP6K2 inhibitors.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,324

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,255 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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