Heli-SMACC: Helicase-targeting SMAll Molecule Compound Collection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Helicases have emerged as promising targets for the development of antiviral drugs; however, the family remains largely undrugged. To support the focused development of viral helicase inhibitors we identified, collected, and integrated all chemogenomics data for all available helicases from the ChEMBL database. After thoroughly curating and enriching the data with relevant annotations we have created a derivative database of helicase inhibitors which we dubbed Heli-SMACC ( Heli case-targeting SMA ll Molecule C ompound C ollection). The current version of Heli-SMACC contains 20,432 bioactivity entries for viral, human, and bacterial helicases. We have selected 30 compounds with promising viral helicase activity and tested them in a SARS-CoV-2 NSP13 ATPase assay. Twelve compounds demonstrated ATPase inhibition and a consistent dose-response curve. The Heli-SMACC database may serve as a reference for virologists and medicinal chemists working on the development of novel helicase inhibitors. Heli-SMACC is publicly available at https://smacc.mml.unc.edu . Highlights We created a curated Helicase-Targeting SMAll Molecule Compound Collection (Heli-SMACC). Heli-SMACC covers 29 human, viral, and bacterial helicases. Twelve of thirty selected compounds demonstrated inhibitory activity in a SARS-CoV-2 NSP13 ATPase Assay. Heli-SMACC is freely available online at https://smacc.mml.unc.edu . TOC Graphic
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,025 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».