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Record W7161971040 · doi:10.82308/43897

Computer-aided design and synthesis of papain-like protease and 3-chymotrypsin-like protease inhibitors involved in the replication of SARS-CoV-2

2023· dissertation· en· W7161971040 on OpenAlexaboutno aff
Xiao Cong Zhang

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldMedicine
TopicHIV/AIDS drug development and treatment
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsProteaseSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)DNA replication

Abstract

fetched live from OpenAlex

Avec plus de 620 millions d'infections et 6,5 millions de décès dans le monde, les trois dernières années ont certainement été marquées par la pandémie de COVID-19, dont la cause est le SRAS-CoV-2, un coronavirus à ARN simple brin positif. Deux protéases virales, la protéase de type papaïne (PLpro) et la protéase de type 3-chymotrypsine (3CLpro), ont été identifiées comme des cibles thérapeutiques intéressantes pour le SRAS-CoV-2 car elles jouent un rôle essentiel dans sa réplication. Plus précisément, la diade catalytique cys-his ou la triade catalytique cys-his-asp dans le site actif de ces protéases en font des cibles appropriées pour les inhibiteurs covalents comprenant des accepteurs de Michael. Bien que des milliers d'inhibiteurs de la 3CLpro se liant au site catalytique aient été publiés à ce jour, y compris le principal ingrédient actif du Paxlovid qui a atteint le marché et est approuvé dans de nombreux pays, des défis demeurent, car le Paxlovid n'est pas produit localement au Canada et nécessite un inhibiteur du CYP comme co-médicament et ne peut pas être facilement administré aux patients qui suivent d’autres traitements. En revanche, la recherche d'inhibiteurs de la PLpro a été beaucoup plus difficile, en partie à cause de la contrainte géométrique du site catalytique (un tunnel long et étroit). Par conséquent, seule une poignée d'inhibiteurs se liant à un site distant de la PLpro a été rapportée. Cette thèse présente nos efforts pour concevoir et développer des petites molécules inhibitrices covalentes de PLpro et 3CLpro via une stratégie unique qui intègre notre expertise en chimie computationnelle et en synthèse organique. Dans le chapitre 2, nous démontrerons l'utilisation de notre logiciel d’amarrage FITTED dans la découverte de nouvelles séries chimiques et les études de relation structure-activité subséquentes d'un inhibiteur de PLpro prometteur. Les synthèses des composés désirés ainsi que les résultats des tests enzymatiques in-vitro seront également abordés. Dans le chapitre 3, nous présenterons la conception rationnelle assistée par ordinateur et la synthèse des inhibiteurs covalents contenant des époxydes afin d'élargir le champ d'application des inhibiteurs de la 3CLpro développés dans notre groupe

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.006
Threshold uncertainty score0.019

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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.

Opus teacher head0.040
GPT teacher head0.296
Teacher spread0.256 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

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