Synthesis and biological assay of antinociceptive neurotensin analogues exploiting unnatural amino acids
Bibliographic record
Abstract
Le travail présenté dans ce manuscrit a pour objectif la synthèse d'analogues sélectifs NTS2 de la neurotensine et l'étude de leur potentiel analgésique. La faible biodisponibilité de la neurotensine, caractérisée par sa courte durée de demi-vie et le non passage de la barrière hémato-encéphalique, est l'un des problèmes majeurs pour son activité biologique. Dans un premier temps, nous avons développé la synthèse d'aminoacides non naturels hydrophobes : la (triméthyl)silylalanine, des glycines N-substituées et des α-aminoacides insaturés, alliant la non reconnaissance par les enzymes et l'amélioration du passage des membranes. Puis, certains d'entre eux ont été incorporés à la séquence minimale active NT[8-13] afin d'évaluer leur impact sur l'affinité et/ou l'activité de ce fragment. Pour cela, nous avons synthétisé une série de peptides et pseudopeptides afin d'étudier d'une part leur affinité vers les récepteurs NTS1 et NTS2 et, pour certains d'entre eux, leur activité in vivo par des expérimentations sur le modèle de la douleur en collaboration avec l'université de Sherbrooke. Enfin, nous avons préparé une première série d'analogues de la neuromédine, agoniste des récepteurs de la NT et métabolite issu d'un précurseur commun, la pro-neurotensine.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".