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Enregistrement W4401285048 · doi:10.1021/acs.jmedchem.4c00688

Expanding Structure–Activity Relationships of Human Urotensin II Peptide Analogues: A Proposed Key Role of the N-Terminal Region for Novel Urotensin II Receptor Modulators

2024· article· en· W4401285048 sur OpenAlexaff
Francesco Merlino, Agnese Secondo, Emma Mitidieri, Raffaella Sorrentino, Rosa Bellavita, Nicola Grasso, David Chatenet, Anna Pannaccione, Paolo Grieco, Roberta d’Emmanuele di Villa Bianca, Alfonso Carotenuto

Notice bibliographique

RevueJournal of Medicinal Chemistry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular, Neuropeptides, and Oxidative Stress Research
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesRegione Campania
Mots-clésUrotensin-IIChemistryPeptideKey (lock)ReceptorTerminal (telecommunication)BiochemistryBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While the urotensinergic system plays a role in influencing various pathologies, its potential remains untapped because of the absence of therapeutically effective urotensin II receptor (UTR) modulators. Herein, we developed analogues of human urotensin II ( h U-II ) peptide in which, along with well-known antagonist-oriented modifications, the Glu 1 residue was subjected to single-point mutations. The generated library was tested by a calcium mobilization assay and ex vivo experiments, also in competition with selected ligands. Interestingly, many derivatives showed noncompetitive modulation that was rationalized by the lateral allostery concept applied to a G protein-coupled receptor (GPCR) multimeric model. UPG-108 showed an unprecedented ability to double the efficacy of h U-II, while UPG-109 and UPG-111 turned out to be negative allosteric modulators of UTR. Overall, our investigation will serve to explore and highlight the expanding possibilities of modulating the UTR system through N-terminally modified h U-II analogues and, furthermore, will aim to elucidate the intricate nature of such a GPCR system.

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)0,002
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,653

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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