已入深夜,您辛苦了!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,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Activation of PPARδ: from computer modelling to biological effects

过氧化物酶体增殖物激活受体 配体(生物化学) 受体 核受体 激活剂(遗传学) 对接(动物) 化学 转录因子 生物化学 合成生物学 计算生物学 生物 立体化学 基因 医学 护理部
作者
Shirin Kahremany,Ariela Livne,Arie Gruzman,Hanoch Senderowitz,Shlomo Sasson
出处
期刊:British Journal of Pharmacology [Wiley]
卷期号:172 (3): 754-770 被引量:20
标识
DOI:10.1111/bph.12950
摘要

PPARδ is a ligand‐activated receptor that dimerizes with another nuclear receptor of the retinoic acid receptor family. The dimers interact with other co‐activator proteins and form active complexes that bind to PPAR response elements and promote transcription of genes involved in lipid metabolism. It appears that various natural fatty acids and their metabolites serve as endogenous activators of PPARδ ; however, there is no consensus in the literature on the nature of the prime activators of the receptor. In vitro and cell‐based assays of PPARδ activation by fatty acids and their derivatives often produce conflicting results. The search for synthetic and selective PPARδ agonists, which may be pharmacologically useful, is intense. Current rational modelling used to obtain such compounds relies mostly on crystal structures of synthetic PPARδ ligands with the recombinant ligand binding domain ( LBD ) of the receptor. Here, we introduce an original computational prediction model for ligand binding to PPARδ LBD . The model was built based on EC 50 data of 16 ligands with available crystal structures and validated by calculating binding probabilities of 82 different natural and synthetic compounds from the literature. These compounds were independently tested in cell‐free and cell‐based assays for their capacity to bind or activate PPARδ , leading to prediction accuracy of between 70% and 93% (depending on ligand type). This new computational tool could therefore be used in the search for natural and synthetic agonists of the receptor.

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
Orange应助洪汉采纳,获得10
刚刚
椋月发布了新的文献求助20
1秒前
2秒前
BowieHuang应助oleskarabach采纳,获得10
3秒前
lishuang发布了新的文献求助10
3秒前
5秒前
5秒前
7秒前
科研通AI6.1应助lijin采纳,获得10
8秒前
8秒前
勤奋流沙完成签到 ,获得积分10
8秒前
9秒前
薄荷味的猫完成签到,获得积分10
9秒前
Raccoon123完成签到,获得积分10
10秒前
L15完成签到 ,获得积分10
11秒前
清璃发布了新的文献求助10
11秒前
jc完成签到,获得积分10
11秒前
王志杰完成签到,获得积分10
11秒前
酷波er应助DrWho1985采纳,获得10
11秒前
12秒前
追忆淮发布了新的文献求助10
12秒前
smh完成签到 ,获得积分10
13秒前
落落完成签到 ,获得积分0
14秒前
科研通AI6.1应助Raccoon123采纳,获得10
15秒前
激动的晓筠完成签到 ,获得积分10
16秒前
16秒前
TaoJ发布了新的文献求助10
17秒前
lkl发布了新的文献求助10
18秒前
feiCheung完成签到 ,获得积分10
18秒前
jam发布了新的文献求助10
19秒前
研友_VZG7GZ应助洪汉采纳,获得10
19秒前
汉堡包应助饼大王采纳,获得10
19秒前
SN完成签到 ,获得积分10
20秒前
香蕉觅云应助寂灭之时采纳,获得10
21秒前
文艺的枫叶完成签到 ,获得积分10
21秒前
XinEr完成签到 ,获得积分10
21秒前
领导范儿应助卑微小何采纳,获得10
22秒前
几两完成签到 ,获得积分10
22秒前
wsd完成签到 ,获得积分10
22秒前
可爱安白完成签到,获得积分10
24秒前
高分求助中
(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
Encyclopedia of Forensic and Legal Medicine Third Edition 5000
Introduction to strong mixing conditions volume 1-3 5000
Aerospace Engineering Education During the First Century of Flight 3000
Agyptische Geschichte der 21.30. Dynastie 3000
Les Mantodea de guyane 2000
Electron Energy Loss Spectroscopy 1500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5779391
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 5647393
关于积分的说明 15451778
捐赠科研通 4910742
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2642844
邀请新用户注册赠送积分活动 1590535
关于科研通互助平台的介绍 1544891