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编程的细胞死亡配体2：癌症的新见解
免疫疗法已彻底改变了癌症治疗，抗PD-1/PD-L1轴治疗表现出各种肿瘤类型的显着临床效率。但是，应该注意的是，这种疗法对于所有PD-L1阳性患者而言并不普遍有效，强调需要加快对PD-1的第二个配体（称为程序性细胞死亡受体配体2（PD-L2））进行加快研究。作为免疫检查点分子，PD-L2与患者的预后有关，并且在癌细胞免疫逃生中起关键作用。对PD-L2表达的调节过程的深入了解可能会使患者从抗PD-1免疫疗法中分层。我们的综述着重于探索不同肿瘤中的PD-L2表达，其与预后，调节因子的相关性以及PD-L2与肿瘤治疗之间的相互作用，这可能在开发免疫组合疗法方面可提供明显的途径，并改善抗PD-1治疗的临床效率。
溶液中配体交换的动力学
配体对于调整溶液中金属复合物的反应性至关重要。1,2不稳定或半比例的配体可能发挥作用，以增强3 - 5个直接，6 - 8或抑制9金属中心的反应性，从而影响更多的效率和更多的选择性催化。研究不稳定配体的物种和交换动力学对于了解金属配合物在溶液中的反应至关重要。通常通过紫外可见或核磁共振（NMR）光谱法监测配体与金属中心的结合和交换。10 - 14这些方法提供了有关复合物配体交换和旋转状态的信息。但是，他们通常仅报告溶液中的主要物种，并且不能有效地跟踪低丰富的复合物。此外，NMR对顺磁复合物的分析需要复杂的方法。15相反，质谱法（MS）与电喷雾电离（ESI）相结合，具有高灵敏度，并使得可以监测次要物种。它用于研究与不稳定配体的金属配合物的形态，无论金属的性质或自旋状态如何，或遵循由金属 - 有机络合物催化的反应。16 - 23
朝着更有效的白色念珠菌BDF1的更有效的咪唑吡啶抑制剂：建模结构水在选择性配体结合
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综合的单细胞RNA-seq分析揭示了PTN由成纤维细胞自身和巨噬细胞通过心肌肥大中的SDC4配体
了解资源开发的演变，包括其时间和分配，在人生历史中是30个进化生物学中的中心研究问题。寄生虫（WASP）是研究资源 - 开发符31相互作用的模型系统，从而产生了许多关于生活历史进化的研究（Wajnberg等，2008）。par 32 Asitoid黄蜂的生活历史特别多样（Godfray，1994； Mayhew和Blackburn，1999； Jervis等，2008； Jervis和33 Ferns，2011； Quicke，2014）。例如，膜翅目术中的序列构成不少于200,000种的种类估计（Pennacchio and Strand，2006年），可能每个人都使用或多或少使用或多或少不同的宿主物种（主要是35种节肢动物）。以另一个例子为例，人体尺寸有18倍（Jervis 36等，2003），在WASP物种中，离合器大小和终生潜在的生育力超过一百多个（Jervis等人，37
加速昆虫气味受体的配体发现
气味受体（OR）是昆虫外围嗅觉系统的主要参与者，使其成为通过嗅觉破坏来控制害虫的主要目标。在化学生态学背景下用于识别或配体的传统方法依赖于分析昆虫环境中存在的化合物或筛选具有类似已知配体的结构的筛选分子。但是，这些方法可能是耗时的，并受其探索有限的化学空间的约束。最新的理解或结构理解的进步，再加上蛋白质结构预测的科学突破，促进了基于结构的虚拟筛选（SBVS）技术在加速配体发现中的应用。在这里，我们报告了SBV在昆虫ORS上的首次成功应用。我们开发了一种独特的工作流程，结合了分子对接预测，体内验证和行为分析，以鉴定非热门受体的新行为活性挥发物。这项工作是概念证明，为将来的研究奠定了基础，并强调了对改进的计算方法的需求。最后，我们提出了一个简单的模型，以基于以下假设来预测受体响应光谱，即结合袖珍特性部分编码了此信息，如我们对spodoptera littoralis ors的结果所建议。
e 2 CB2Former：CB2受体配体活性预测的效率和可解释的变压器
摘要 - CB2受体配体活性的准确预测是针对该受体的药物发现的关键，这与炎症，疼痛管理和神经退行性疾病有关。尽管传统的机器学习和深度学习技术已经显示出希望，但其有限的解释性仍然是理性药物设计的重要障碍。在这项工作中，我们介绍了CB2Former，该框架将图形卷积网络（GCN）与变压器体系结构相结合以预测CB2受体配体活动。通过利用变压器的自我发项机制以及GCN的结构学习能力，CB2Former不仅增强了预测性能，而且还提供了对受体活性基础分子特征的见解。我们针对各种基线模型进行基准测试，包括随机森林，支持矢量机，最近的邻居，梯度增强，极端梯度增强，多层感知器，卷积神经网络和重复的神经网络，并以0.685的0.685和0.685和0.67的0.67和0.67 and and and and and and and and and and and and and and and and 0.675，并表现出优势。此外，注意力重量分析揭示了影响CB2受体活动的关键分子子结构，强调了该模型作为可解释的AI的潜力。这种指出关键分子基序的能力可以简化虚拟筛选，指导铅优化和加快治疗性发育。总的来说，我们的结果展示了先进的AI方法（例如CB2Former）在提供准确的预测和可操作的分子见解方面的变革潜力，从而促进了药物发现中的跨学科合作和创新。
束缚反离子导向催化：手性离子对和双功能配体策略在对映选择性金（I）催化中的结合
对映选择性金 (I) 催化的挑战显然与活性配合物的线性几何形状有关，并且在许多情况下与对映决定步骤的外层机制有关。尽管如此，近年来可以通过空间拥挤的配体（其形成嵌入远端活性位点的深手性口袋）、双功能膦或可能通过亲金相互作用形成的双核配合物实现高对映选择性。1 另外，Toste 2 引入了手性反离子策略，其中值得注意的是 BINOL 衍生的磷酸盐在涉及阳离子金中间体的反应中充当手性诱导剂。尽管对于磷酸盐阴离子的确切机制和作用存在一些不确定性，但该策略已显示出突出的潜力，并引发了金 3,4 和其他过渡金属催化的重大进展。 5,6 在金 (I) 催化中，首次公开的分子内氢烷氧基化、氢羧化和氢胺化反应迄今为止仍然是反离子策略的主要应用领域，尽管该方法在理论上应该适用于更广泛的反应。值得注意的是，所有涉及对映体决定步骤中紧密离子对的反应都可能适用，包括那些通过碳阳离子中间体与远程中性金 (I) 单元进行的反应。这种情况可以用图 1.1 中的串联杂环化-亲核加成反应来适当地代表。7 在这种情况下以及其他情况下，手性反离子的立体化学控制受到磷酸盐-碳阳离子对的空间排列不明确和灵活的影响。我们认为可以通过以某种方式将磷酸盐反离子束缚在阳离子金复合物上来克服这个缺点（图 1.2b）。将磷酸单元连接到金配体的共价系链可能为关键中间体提供足够的几何约束和分子组织，从而实现有效的立体化学控制。如果正确实施，这种方法可能会突破对映选择性金催化以及更广泛地说对映选择性过渡金属催化中“离子配对策略”的极限。之前已经报道过在分子内嵌入阴离子的过渡金属配合物。然而在这些
用生成AI和密度在冷冻EM中建模配体...
在原子细节中解决蛋白质 - 配体相互作用是了解小分子如何调节大分子功能的关键。尽管最近的低温电子显微镜（Cryo-EM）进行了分解，但可以对许多复杂的生物分子进行高质量的重建，但是结合的Lig-和S的分辨率通常相对较差。此外，将分子模型构建和完善分子模型的自动化方法主要集中在蛋白质上，并且可能不会针对小分子配体的各种特性进行优化。在这里，我们提出了一种将生成性人工智能（AI）与低温EM密度引导的模拟整合在一起，以将配体拟合到实验图中。使用三个输入：1）蛋白质氨基酸序列，2）配体规范，以及3）实验性的冷冻EM图，我们验证了我们在一组生物医学相关的蛋白质配体复合物上验证了我们的方法，包括激酶，GPCR和溶质转运蛋白，在AI培训数据中都不存在。在生成AI不足以预测实验姿势的情况下，将柔性拟合整合到分子动力学模拟中，相对于沉积的结构从40-71％到82-95％的分子模拟拟合的整合改善了配体模型对图。这项工作提供了一个直接的模板，用于集成生成的AI和密度引导的模拟，以在配体 - 蛋白质复合物的低温EM地图中自动化模型构建，并在新型调节剂和药物的表征和设计中使用潜在的应用。
配体捕捞作为筛选具有抗癌潜力天然产品的工具
作者的完整清单：路易兹的Miranda de Souza Duarte Filho； La Rochelle大学，UMR CNRS 7266 LIENSS ORTEGA DE OLIVEIRA，PAMELLA； Fluminense Federal University，Yanaguashi Leal Organic Chemistry，Cintia；联邦Vale University do do do do do do francisco de Moraes，Marcela Cristina；联邦Fluminense University，Pocot，Laurent； La Rochelle大学，UMR CNRS 7266 LIENS
发挥放射性配体治疗的潜力
放射性配体疗法是一种靶向治疗，在改善癌症治疗方面具有巨大潜力。这种疗法由两部分组成：识别癌细胞的配体和传递辐射的放射性同位素。7 该过程允许辐射靶向身体任何部位的细胞。2 3 由于辐射作用距离短，可以专门针对癌细胞，因此这种治疗通常耐受性良好，对健康细胞的影响小于其他治疗方法（如化疗）。3 此外，放射性配体疗法已被证明可以提高生存率和生活质量，并减缓疾病进展，这意味着这种治疗可以对人们的生活产生重大的积极影响。8-10 放射性配体疗法目前已在多个国家获得许可，用于治疗某些类型的神经内分泌肿瘤 (NEN) 和前列腺癌。11-15