Identification of Neuroactive Peptide from Venomous Species using Structural Analysis: A Possible Neuronal Therapeutic Candidate
Notice bibliographique
Résumé
Neuroactive peptides derived from venomous species have proven to be used as a lead compound for treating neurological diseases. In the present study, the primary structure of the peptide toxins of snakes, scorpions, spiders, cone snails, honey bees, and sea anemones was recovered from different toxin databases. The 3-D structures of the peptide toxins were analyzed with respect to secondary structural elements such as cysteine patterns and disulfide connectivity’s using PYMOL. Their interaction with ion channels/receptors was studied because of its pharmacological importance. The toxins retrieved were found to have – C–Xn–C–Xn–CC–Xn–C–Xn–C-- cysteine pattern for n≥1 that was the same --C---C---CC---C---C— cysteine pattern of ω-conotoxin and hanatoxin, but with a varying intervening non-cysteine residue between cysteines. Hence, these provide insight for structure-based drug design using these peptide toxin scaffolds. Given the optimal molecular weight and specificity of peptides compared to conventional small molecule drugs, peptides are considered future next-generation drug candidates.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».