机构名称：
¥ 1.0
阐明细胞内药物靶点是一个难题。虽然组学数据的机器学习分析是一种很有前途的方法，但从大规模趋势到特定靶点仍然是一个挑战。在这里，我们开发了一个分层工作流程，以基于代谢组学数据分析和生长拯救实验来关注特定靶点。我们部署这个框架来了解多价二氢叶酸还原酶靶向抗生素化合物 CD15-3 的细胞内分子相互作用。我们利用机器学习、代谢建模和蛋白质结构相似性分析全局代谢组学数据，以确定候选药物靶点的优先顺序。过表达和体外活性测定证实预测候选物之一 HPPK（folK）为 CD15-3 脱靶。这项研究展示了如何将成熟的机器学习方法与机制分析相结合，以提高药物靶点查找工作流程的分辨率，以发现代谢抑制剂的脱靶。
利用代谢和结构分析促进药物脱靶发现
主要关键词
相关文件推荐
