A comprehensive primer and review of PROTACs and their In Silico design
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
• Prior protein-protein docking greatly increases the success of structure-based design • The Rosetta suite excels among structure-based ternary complex prediction methods • Lysine density in ubiquitination zone reliably predicts degradation efficiency • Deep learning can model ligand-dependent multicomponent assemblies’ conformations • AlphaFold and RosettaFold trained on experimental data can reshape PROTAC design The cutting-edge technique of Proteolysis Targeting Chimeras, or PROTACs, has gained significant attention as a viable approach for specific protein degradation. This innovative technology has vast potential in fields such as cancer therapy and drug development. The development of effective and specific therapies for a range of diseases is within reach with PROTACs, which can target previously "undruggable" proteins while circumventing the off-target effects of conventional small molecule inhibitors. This manuscript aims to discuss the application of in silico techniques to the design of these groundbreaking molecules and develop PROTAC complexes, in order to identify potential PROTAC candidates with favorable drug-like properties. Additionally, this manuscript reviews the strengths and weaknesses of these methods to demonstrate their utility and highlights the challenges and future prospects of in silico PROTAC design. The present review provides a valuable and beginner-friendly resource for researchers and drug developers interested in using in silico methods for PROTAC design, specifically ternary structure prediction.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle