亲爱的研友该休息了!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!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

TPDdb: the comprehensive database of targeted protein degrader

生物 数据库 计算生物学 数据整理 大肠杆菌蛋白质类 转化式学习 人类蛋白质 按需 蛋白质结构数据库 生物信息学 药物发现 模式 计算机科学 细菌蛋白 参考数据库 蛋白质稳定性 蛋白质结构
作者
Xinran Qin,Yinpeng Zhang,Yajunzi Wang,Yintao Zhang,Jiachen Jing,Yuyuan Zhang,Gaoxiang Xu,Haoping Teng,Tianjun Wang,Lei Fu,Ying Zhou,Xin Liu,Feng Zhu
出处
期刊:Nucleic Acids Research [Oxford University Press]
卷期号:54 (D1): D1683-D1691 被引量:12
标识
DOI:10.1093/nar/gkaf996
摘要

Targeted protein degraders (TPDs) have emerged in the past decade as a new drug modality of transformative paradigm, offering a powerful strategy to catalytically remove disease-relevant proteins, especially those long considered as "undruggable." With the rapid advancement in this direction, there is increasing demand for a database describing TPDs. Herein, a comprehensive database of TPDs, titled TPDdb, was therefore developed. TPDdb is unique in (i) covering the largest amount of TPDs among existing databases (6002 Molecular Glues, 22 183 PROTACs, 249 LYTACs, 169 ATTECs, 29 AUTOTACs, and 23 AUTACs targeting 580 proteins of interest and associated with 274 diseases) with their structural and physicochemical properties offered; (ii) describing 27 796 activities (IC50, DC50, Dmax, etc.) for all collected TPDs related to 201 cell lines; and (iii) providing the structures of TPDs, proteins of interest, ligase, and experimentally determined ternary complexes. TPDdb is now accessible at https://idrblab.org/TPDdb/.
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
Breeze发布了新的文献求助10
刚刚
daizao完成签到,获得积分10
1秒前
成就云朵完成签到,获得积分10
6秒前
蟑螂恶霸完成签到,获得积分20
6秒前
7秒前
学术大拿完成签到 ,获得积分10
8秒前
aPole发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
abc发布了新的文献求助10
15秒前
22秒前
在水一方的应助被沐颜采纳,获得10
24秒前
科研通AI6.4的应助被硫酸盐采纳,获得10
27秒前
重要小兔子完成签到,获得积分10
28秒前
29秒前
大气钧完成签到,获得积分10
29秒前
不安平松完成签到,获得积分10
30秒前
30秒前
32秒前
大嶋日菜发布了新的文献求助10
34秒前
dgbsw完成签到,获得积分10
37秒前
37秒前
温柔问梅完成签到,获得积分10
38秒前
学术雷锋的应助被蟑螂恶霸采纳,获得30
38秒前
沐颜发布了新的文献求助10
39秒前
40秒前
42秒前
隐形板栗完成签到,获得积分20
43秒前
康子浩发布了新的文献求助10
43秒前
aPole发布了新的文献求助30
44秒前
44秒前
月亮完成签到 ,获得积分10
45秒前
隐形板栗发布了新的文献求助10
50秒前
科研通AI6.2的应助被君故采纳,获得10
1分钟前
丘比特的应助被橘猫这里采纳,获得10
1分钟前
Alextran91完成签到,获得积分10
1分钟前
Jasper的应助被追璇行采纳,获得10
1分钟前
bkagyin的应助被隐形板栗采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
搞怪的盛男完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
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
拉伸高分子熔体中缠结行为的模拟和小角中子散射研究 1080
Encyclopedia of Modern Artificial Intelligence 1000
Особенности технологий и методов информационно-психологических войн СССР с Великобританией и США в период 1939-1953 гг 1000
Analyses de reconnaissances de dettes passées devant les échevins d'Ypres (1249-1291) 600
Cellulose and Cellulose Derivatives: Synthesis, Modification and Applications 600
Experimentelle und numerische Modellierung des dynamischen Trag- und Verformungsverhaltens von hochflexiblen Schutzsystemen gegen Steinschlag 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 物理 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 人工智能 细胞生物学 无机化学 物理化学 数学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 8146987
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9545335
关于积分的说明 21668728
捐赠科研通 7733276
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3423323
关于科研通互助平台的介绍 2548261
邀请新用户注册赠送积分活动 2466257