Ligand Identification(리간드 식별)란 무엇입니까?
Ligand Identification 리간드 식별 - Additionally, for ligand identification and optimization purposes, DrugSpaceX also provides several subsets for download, including a 10% diversity subset, an extended drug-like subset, a drug-like subset, a lead-like subset, and a fragment-like subset. [1] Ligand identification can be aided by automatic methods such as CheckMyBlob, a machine learning algorithm that learns to generalize ligand descriptions from sets of moieties deposited in the Protein Data Bank. [2] The current translation of peptides identified through the one-bead one-compound (OBOC) technology into positron emission tomography (PET) imaging agents is a slow process, with a major delay between ligand identification and subsequent lead optimization. [3] GENERAL SIGNIFICANCE With the comparison of two methods, MS-based ligand identification and molecular modelling, we have shown the current limitations of our molecular understanding of complex ligand binding which is could be due to the numerical inaccessibility of ligand-induced protein conformational changes. [4] ” The reference citation at the end of the first sentence of the second paragraph of the subsection ‘A perspective on current methods of ligand identification’ was incorrect; the correct citation is “. [5] The ligand identifications through structural similarity searching and peptide library screening in this study imply that although hGas7-SH3 adopts a typical SH3 fold, it probably possesses distinctive ligand-binding specificity. [6] Ligand identification can be aided by automatic methods, but existing approaches are based on time‐consuming iterative fitting. [7] Ligands of many ORs and some GRs and IRs have been identified; however, ligand identification for many more chemoreceptors is needed, as are structures for the OR/GR superfamily, to improve our understanding of the molecular evolution of these ecologically important receptors in arthropods. [8]또한 리간드 식별 및 최적화를 위해 DrugSpaceX는 10% 다양성 하위 집합, 확장된 약물 유사 하위 집합, 약물 유사 하위 집합, 리드 유사 하위 집합 및 단편 유사 하위 집합을 포함하여 다운로드할 수 있는 여러 하위 집합도 제공합니다. [1] 리간드 식별은 단백질 데이터 은행에 보관된 모이어티 세트에서 리간드 설명을 일반화하는 방법을 학습하는 기계 학습 알고리즘인 CheckMyBlob과 같은 자동 방법을 통해 도움을 받을 수 있습니다. [2] 현재 OBOC(one-bead one-compound) 기술을 통해 확인된 펩타이드를 PET(positron emission tomography) 이미징 에이전트로 변환하는 것은 느린 과정이며, 리간드 식별과 후속 리드 최적화 사이에 큰 지연이 있습니다. [3] 일반적인 중요성 MS 기반 리간드 식별 및 분자 모델링의 두 가지 방법을 비교하여 리간드 유도 단백질 구조 변화의 수치적 접근 불가능성으로 인해 발생할 수 있는 복잡한 리간드 결합에 대한 분자 이해의 현재 한계를 보여주었습니다. [4] ” 하위 섹션 '리간드 식별의 현재 방법에 대한 관점'의 두 번째 단락 첫 번째 문장 끝에 있는 참조 인용이 잘못되었습니다. 올바른 인용은 "입니다. [5] 이 연구에서 구조적 유사성 검색 및 펩타이드 라이브러리 스크리닝을 통한 리간드 식별은 hGas7-SH3이 전형적인 SH3 접힘을 채택하지만 아마도 독특한 리간드 결합 특이성을 보유할 수 있음을 의미합니다. [6] 리간드 식별은 자동 방법으로 도움을 받을 수 있지만 기존 접근 방식은 시간이 많이 소요되는 반복 피팅을 기반으로 합니다. [7] 많은 OR 및 일부 GR 및 IR의 리간드가 확인되었습니다. 그러나 절지동물에서 이러한 생태학적으로 중요한 수용체의 분자 진화에 대한 우리의 이해를 향상시키기 위해 OR/GR 슈퍼패밀리의 구조와 마찬가지로 더 많은 화학 수용체에 대한 리간드 식별이 필요합니다. [8]
Automated Ligand Identification
An automated ligand identification system screen afforded the tetrahydroquinoline class of novel IDO1 inhibitors. [1] Here we used the Automated Ligand Identification System (ALIS), an affinity selection–mass spectrometry method, to identify compounds that bind to the Myc G4 out of a pool of compounds that had previously been shown to inhibit Myc expression in a reporter screen. [2] To investigate the druggability of RNAs with small molecules, we have employed affinity mass spectrometry, using the Automated Ligand Identification System (ALIS), to screen 42 RNAs from a variety of RNA classes, each against an array of chemically diverse drug-like small molecules (~50,000 compounds) and functionally annotated tool compounds (~5100 compounds). [3]자동화된 리간드 식별 시스템 화면은 테트라하이드로퀴놀린 계열의 새로운 IDO1 억제제를 제공했습니다. [1] 여기에서 우리는 리포터 화면에서 Myc 발현을 억제하는 것으로 이전에 밝혀진 화합물 풀에서 Myc G4에 결합하는 화합물을 식별하기 위해 친화성 선택-질량 분석법인 ALIS(Automated Ligand Identification System)를 사용했습니다. [2] 소분자를 포함하는 RNA의 약물 가능성을 조사하기 위해 ALIS(Automated Ligand Identification System)를 사용하여 친화성 질량 분석기를 사용하여 각각 화학적으로 다양한 약물 유사 소분자 어레이에 대해 다양한 RNA 클래스에서 42개의 RNA를 스크리닝했습니다. (~50,000개 화합물) 및 기능적으로 주석이 달린 도구 화합물(~5100개 화합물). [3]
Mhc Ligand Identification
Such algorithms are generally not tailored to the specific requirements of MHC ligand identification and, as a consequence, immunopeptidomics datasets suffer from dismissal of informative spectral information and high false discovery rates. [1] As a matter of fact, the vast majority of T cell epitopes discovered during the past two decades was identified by means of epitope prediction and MHC ligand identification. [2]이러한 알고리즘은 일반적으로 MHC 리간드 식별의 특정 요구 사항에 맞게 조정되지 않으며, 결과적으로 면역펩티도믹스 데이터 세트는 유익한 스펙트럼 정보의 무시와 높은 잘못된 발견 비율로 어려움을 겪습니다. [1] 사실, 지난 20년 동안 발견된 T 세포 에피토프의 대다수는 에피토프 예측 및 MHC 리간드 식별을 통해 확인되었습니다. [2]
ligand identification system
An automated ligand identification system screen afforded the tetrahydroquinoline class of novel IDO1 inhibitors. [1] Here we used the Automated Ligand Identification System (ALIS), an affinity selection–mass spectrometry method, to identify compounds that bind to the Myc G4 out of a pool of compounds that had previously been shown to inhibit Myc expression in a reporter screen. [2] We recently reported the adaptation of an affinity selection mass spectrometry screening technique, termed ALIS (Automatic Ligand Identification System), to screen and characterize a variety of RNA species from both prokaryotic and eukaryotic sources. [3] To investigate the druggability of RNAs with small molecules, we have employed affinity mass spectrometry, using the Automated Ligand Identification System (ALIS), to screen 42 RNAs from a variety of RNA classes, each against an array of chemically diverse drug-like small molecules (~50,000 compounds) and functionally annotated tool compounds (~5100 compounds). [4]자동화된 리간드 식별 시스템 화면은 테트라하이드로퀴놀린 계열의 새로운 IDO1 억제제를 제공했습니다. [1] 여기에서 우리는 리포터 화면에서 Myc 발현을 억제하는 것으로 이전에 밝혀진 화합물 풀에서 Myc G4에 결합하는 화합물을 식별하기 위해 친화성 선택-질량 분석법인 ALIS(Automated Ligand Identification System)를 사용했습니다. [2] 우리는 최근에 ALIS(Automatic Ligand Identification System)라고 하는 친화성 선택 질량 분석 스크리닝 기술을 적용하여 원핵 및 진핵 생물 소스에서 다양한 RNA 종을 스크리닝하고 특성화하는 것을 보고했습니다. [3] 소분자를 포함하는 RNA의 약물 가능성을 조사하기 위해 ALIS(Automated Ligand Identification System)를 사용하여 친화성 질량 분석기를 사용하여 각각 화학적으로 다양한 약물 유사 소분자 어레이에 대해 다양한 RNA 클래스에서 42개의 RNA를 스크리닝했습니다. (~50,000개 화합물) 및 기능적으로 주석이 달린 도구 화합물(~5100개 화합물). [4]