清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Pred-O3, a web server to predict molecules, olfactory receptors and odor relationships

气味 嗅觉 嗅觉系统 受体 生物 感觉系统 神经科学 嗅觉感受器 生物化学
作者
Guillaume Ollitrault,Rayane Achebouche,Antoine Dreux,Samuel Murail,Karine Audouze,Anne Tromelin,Olivier Taboureau
出处
期刊:Nucleic Acids Research [Oxford University Press]
卷期号:52 (W1): W507-W512 被引量:7
标识
DOI:10.1093/nar/gkae305
摘要

Abstract The sense of smell is a biological process involving volatile molecules that interact with proteins called olfactory receptors to transmit a nervous message that allows the recognition of a perceived odor. However, the relationships between odorant molecules, olfactory receptors and odors (O3) are far from being well understood due to the combinatorial olfactory codes and large family of olfactory receptors. This is the reason why, based on 5802 odorant molecules and their annotations to 863 olfactory receptors (human) and 7029 odors and flavors annotations, a web server called Pred-O3 has been designed to provide insights into olfaction. Predictive models based on Artificial Intelligence have been developed allowing to suggest olfactory receptors and odors associated with a new molecule. In addition, based on the encoding of the odorant molecule's structure, physicochemical features related to odors and/or olfactory receptors are proposed. Finally, based on the structural models of the 98 olfactory receptors a systematic docking protocol can be applied and suggest if a molecule can bind or not to an olfactory receptor. Therefore, Pred-O3 is well suited to aid in the design of new odorant molecules and assist in fragrance research and sensory neuroscience. Pred-O3 is accessible at ‘ https://odor.rpbs.univ-paris-diderot.fr/’.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
科研通AI6.4应助gjww采纳,获得30
4秒前
5秒前
Monroe完成签到 ,获得积分10
9秒前
13秒前
21秒前
简单完成签到 ,获得积分10
22秒前
dangdang完成签到 ,获得积分10
23秒前
青己完成签到 ,获得积分10
25秒前
大雪完成签到 ,获得积分10
25秒前
byron完成签到 ,获得积分10
29秒前
秋雨梧桐完成签到 ,获得积分10
38秒前
菓小柒完成签到 ,获得积分10
43秒前
Turing完成签到,获得积分10
48秒前
白嫖论文完成签到 ,获得积分10
48秒前
casey完成签到 ,获得积分10
55秒前
Turing完成签到,获得积分10
57秒前
唐陌完成签到 ,获得积分10
1分钟前
lingling完成签到 ,获得积分10
1分钟前
李大胖胖完成签到 ,获得积分10
1分钟前
学术小垃圾完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
STEAD发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
MUAN完成签到 ,获得积分10
1分钟前
shanshan发布了新的文献求助10
1分钟前
禾婉婉完成签到 ,获得积分10
1分钟前
shanshan完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
2分钟前
STEAD完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
gjww发布了新的文献求助30
2分钟前
2分钟前
2分钟前
SciGPT应助gjww采纳,获得10
2分钟前
顺子完成签到 ,获得积分10
2分钟前
lmn发布了新的文献求助10
2分钟前
飞云完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
灵感大王喵完成签到 ,获得积分10
2分钟前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
48V Low-voltage Power Distribution Network (PDN) Architecture Industry Report, 2024 800
ズームレンズの光学設計に関する研究 800
Fundamentals of Pharmaceutical and Biologics Regulations: A Global Perspective, Second Edition 700
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7298051
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8916517
关于积分的说明 18879391
捐赠科研通 6963228
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3210641
关于科研通互助平台的介绍 2379958
邀请新用户注册赠送积分活动 2187125