Marine organisms: a source of biomedically relevant metallo M1, M2 and M17 exopeptidase inhibitors
Bibliographic record
Abstract
Las enzimas proteolíticas, conocidas como peptidasas o proteasas, son críticas en todos los organismos vivos. Pueden actuar como exo– o endopeptidasas. Las peptidasas se segregan en clases que dependen en gran medida de la natu-raleza química de los grupos involucrados en la catálisis. Controlan la activación, síntesis y recambio de proteínas, y regulan la mayoría de los procesos bioquímicos y fisiológicos. En consecuencia, son los principales reguladores de la homeostasis, el envejecimiento, las enfermedades y la muerte. Las proteasas también son esenciales para la propa-gación de agentes infecciosos, ya que son los principales contribuyentes de la patogénesis en varias enfermedades infecciosas, incluida la actual pandemia de COVID-19. Las exopeptidasas son enzimas que catalizan la escisión de los aminoácidos N-terminal o C-terminal de las proteínas o sustratos peptídicos. Están ampliamente distribuidos en mu-chos filos y desempeñan papeles críticos en fisiología y fisiopatología. Son principalmente metalopeptidasas pertene-cientes a las familias M1, M2 y M17, entre otras. Algunas de ellas, las aminopeptidasas M1 N, A y la ectoenzima que degrada la hormona liberadora de tirotropina, la enzima convertidora de angiotensina M2 y la leucil aminopeptidasa M17 son blancos actuales para el desarrollo de nuevos agentes terapéuticos para diferentes enfermedades huma-nas, que incluyen el cáncer, la hipertensión, trastornos del sistema nervioso central, inflamación, desordenes del sis-tema inmune y enfermedades infecciosas como la malaria. La relevancia de las exopeptidasas ha impulsado la bús-queda e identificación de inhibidores potentes y selectivos, como una herramienta importante para controlar la pro-teólisis con impacto en la bioquímica, la biotecnología y la biomedicina. Por estas razones, los inhibidores específicos de estas peptidasas son foco de estudio para el desarrollo de herramientas terapéuticas prometedoras en el trata-miento de diferentes trastornos. En particular, el presente trabajo centra su atención en la biodiversidad marina co-mo una fuente importante y promisoria de inhibidores de serino y metalo exopeptidasas de diferentes familias, con aplicaciones biomédicas en enfermedades humanas.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.048 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".