Suppr超能文献

用机器学习剖析雷公藤红素,揭示其黑暗药理学。

Dissecting celastrol with machine learning to unveil dark pharmacology.

机构信息

Instituto de Medicina Molecular João Lobo Antunes, Faculdade de Medicina, Universidade de Lisboa, Av. Prof. Egas Moniz, 1649-028, Lisboa, Portugal.

出版信息

Chem Commun (Camb). 2019 May 30;55(45):6369-6372. doi: 10.1039/c9cc03116b.

Abstract

By coalescing bespoke machine learning and bioinformatics analyses with cell-based assays, we unveil the pharmacology of celastrol. Celastrol is a direct modulator of the progesterone and cannabinoid receptors, and its effects correlate with the antiproliferative activity. We demonstrate how in silico methods may drive systems biology studies for natural products.

摘要

通过将定制的机器学习和生物信息学分析与基于细胞的测定相结合,我们揭示了雷公藤红素的药理学。雷公藤红素是孕激素和大麻素受体的直接调节剂,其作用与抗增殖活性相关。我们展示了计算方法如何为天然产物的系统生物学研究提供驱动力。

文献AI研究员

20分钟写一篇综述,助力文献阅读效率提升50倍。

立即体验

用中文搜PubMed

大模型驱动的PubMed中文搜索引擎

马上搜索

文档翻译

学术文献翻译模型,支持多种主流文档格式。

立即体验