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Enregistrement W7094959907 · doi:10.6084/m9.figshare.30418093.v1

<b>Identification of Novel Modulators of RORγt by Rational Drug Design and Molecular Docking</b>

2025· other· W7094959907 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2025
Typeother
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIrish and British Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrug designRational designDrug discoveryDrugRetinoic acidVirtual screening

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This abstract was presented at the IVth International Drug Discovery and Development Forum 2018, held in Montreal, QC, Canada, on 22–24 October 2018. The work describes the discovery of novel small-molecule hits targeting retinoic acid receptor-related orphan receptor gamma t (RORγt), a key transcription factor regulating Th17 and Tc17 differentiation in highly sensitized renal-transplant candidates. The study focused on the pharmacological and immunological evaluation of these hit compounds, particularly TF-S1 and TF-S2, which were identified as potent RORγt inverse-agonist hits.Using a combination of rational drug design and time-resolved fluorescence resonance energy transfer (TR-FRET) assays, a new set of RORγt inverse-agonist hits was identified. TF-S1 and TF-S2 demonstrated strong binding affinity and potent inhibition of Th17-associated cytokines in vitro and showed promise as immunomodulatory agents for preventing antibody-mediated rejection in solid-organ transplantation.Correction notice: The original proceedings version listed compound TF-S1 as a partial agonist. Subsequent confirmatory experiments demonstrated that TF-S1 also behaves as an inverse agonist. This reprint version reflects the corrected interpretation in the Results, Conclusion, and Significance sections.Presented at: IVth International Drug Discovery and Development Forum Date: October 24, 2018 Location: Montreal, QC, Canada Category: Drug Design and Synthesis Presentation Type: Oral and Poster PresentationAuthors: Ahmed Fouda, Sarita Negi, Steven Paraskevas, Jean Tchervenkov Affiliation: Division of Surgical and Interventional Sciences (formerly Department of Experimental Surgery), Department of Surgery, McGill University, Montreal, QC, Canada📚 Full CitationFouda, A.; Negi, S.; Paraskevas, S.; Tchervenkov, J. Identification of Novel Modulators of RORγt by Rational Drug Design and Molecular Docking. In Proc. Int. Drug Discov. Dev. Forum 2018; 4, 12 (Abstr. 13). IVth International Drug Discovery and Development Forum, Montreal, QC, Canada, October 22–24, 2018. McGill University. DOI: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.30418093. © 2018, Ahmed Fouda.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,006

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,254 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2025
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