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Enregistrement W4386031883 · doi:10.3390/cells12162117

Ubiquitin Engineering for Interrogating the Ubiquitin–Proteasome System and Novel Therapeutic Strategies

2023· review· en· W4386031883 sur OpenAlexaff
J. Q. Tang, Mary M. Marchand, Gianluca Veggiani

Notice bibliographique

RevueCells · 2023
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueUbiquitin and proteasome pathways
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical Sciences
Mots-clésUbiquitinDruggabilityProteasomeDeubiquitinating enzymeBiologyComputational biologyCell biologyDrug discoveryBioinformaticsBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Protein turnover, a highly regulated process governed by the ubiquitin-proteasome system (UPS), is essential for maintaining cellular homeostasis. Dysregulation of the UPS has been implicated in various diseases, including viral infections and cancer, making the proteins in the UPS attractive targets for therapeutic intervention. However, the functional and structural redundancies of UPS enzymes present challenges in identifying precise drug targets and achieving target selectivity. Consequently, only 26S proteasome inhibitors have successfully advanced to clinical use thus far. To overcome these obstacles, engineered peptides and proteins, particularly engineered ubiquitin, have emerged as promising alternatives. In this review, we examine the impact of engineered ubiquitin on UPS and non-UPS proteins, as well as on viral enzymes. Furthermore, we explore their potential to guide the development of small molecules targeting novel surfaces, thereby expanding the range of druggable targets.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,247 · 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'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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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