MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4392243511 · doi:10.1021/acs.jmedchem.3c02162

Insights on Structure–Passive Permeability Relationship in Pyrrole and Furan-Containing Macrocycles

2024· article· en· W4392243511 sur OpenAlexafffund
Huy M. Ly, Michael Desgagné, Duc Tai Nguyen, Christian Comeau, Ulrike Froehlich, Éric Marsault, Pierre‐Luc Boudreault

Notice bibliographique

RevueJournal of Medicinal Chemistry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueChemical Synthesis and Analysis
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité de SherbrookeUniversity of Ottawa
Mots-clésChemistryPyrroleMoietyIntramolecular forceFuranCombinatorial chemistryAlkylationPermeability (electromagnetism)Membrane permeabilityOrganic chemistryCatalysisMembraneBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Macrocycles have recognized therapeutic potential, but their limited cellular permeability can hinder their development as oral drugs. To better understand the structure–permeability relationship of heterocycle-containing, semipeptidic macrocycles, a library was synthesized. These compounds were created by developing two novel reactions described herein: the reduction of activated oximes by LiBH 4 and the aqueous reductive mono- N -alkylation of aldehydes using catalytic SmI 2 and stoichiometric Zn. The permeability of the macrocycles was evaluated through a parallel artificial membrane permeability assay (PAMPA), and the results indicated that macrocycles with a furan incorporated into the structure have better passive permeability than those with a pyrrole moiety. Compounds bearing a 2,5-disubstituted pyrrole ( endo orientation) were shown to be implicated in intramolecular H-bonds, enhancing their permeability. This study highlighted the impact of heterocycles moieties in semipeptides, creating highly permeable macrocycles, thus showing promising avenues for passive diffusion of drugs beyond the rule-of-five chemical space.

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 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,342

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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,254
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.

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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Medicinal ChemistryMême sujetChemical Synthesis and AnalysisTravaux en français237 207